np.reshape() 如何重塑具有指定三个参数的矩阵？ [复制]

Posted 2023-02-23

【中文标题】np.reshape() 如何重塑具有指定三个参数的矩阵？ [复制]

【英文标题】：How does np.reshape() reshape a matrix having three parameters specified? [duplicate]

【发布时间】：2021-10-04 07:24:36

【问题描述】：

matrix = np.array([[10,450],[110,250],[200,500]])

reshaped = matrix.reshape(-1,1,2)

矩阵将如何重塑？ (-1,1,2)是什么意思？

【问题讨论】：

花时间阅读文档，numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.reshape.html

嗯，我知道在 np.reshape() 函数中使用了两个参数，但是正如代码和问题所述，有三个参数，为什么我们给三个参数，它会做什么?

结果中的每个维度都有一个数字。 reshape 可以更改维数，在本例中从 2d 更改为 3d。鉴于数组的存储和操作方式，处理 3d（甚至更高）数组与 2d 或 1d 没有什么不同。

【参考方案1】：

reshape 中有 3 个参数，因此结果将是一个 3 维数组。 第 2 维的大小为 1，第 3 维的大小为 2。 第一个维度的-1 表示该第一个维度的大小是即时计算的，这样所有元素都可以很好地拟合。

在这种特定情况下，结果是

array([[[ 10, 450]],
       [[110, 250]],
       [[200, 500]]])