python中extract函数_Python 数据处理必学的五个 Numpy 函数

在 reshape 函数中使用参数-1

Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵，新形状应该和原形状兼容。有意思的是，我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。这仅仅表明它是一个未知的维度，我们希望 Numpy 来算出这个未知的维度应该是多少：Numpy 将通过查看数组的长度和剩余维度来确保它满足上述标准。

让我们来看以下例子：

a = np.array([[1, 2, 3, 4],

[5, 6, 7, 8]])

a.shape

(2, 4)

假设我们给定行参数为 1，列参数为-1，那么 Numpy 将计算出 reshape 后的列数为 8。

a.reshape(1,-1)

array([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]])

假设我们给定行参数为-1，列参数为 1，那么 Numpy 将计算出 reshape 后的行数为 8。

a.reshape(-1,1)

array([[1],

[2],

[3],

[4],

[5],

[6],

[7],

[8]])

下面的代码也是一样的道理。

a.reshape(-1,4)

array([[1, 2, 3, 4],

[5, 6, 7, 8]])a.reshape(-1,2)

array([[1, 2],

[3, 4],

[5, 6],

[7, 8]])a.reshape(2,-1)

array([[1, 2, 3, 4],

[5, 6, 7, 8]])a.reshape(4,-1)

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