numpy.reshape使用条件

The criterion to satisfy for providing the new shape is that 'The new shape should be compatible with the original shape' numpy allow us to give one of new shape parameter as -1 (eg: (2,-1) or (-1,3) but not (-1, -1)). It simply means that it is an u

倒入numpy模块 import numpy as np Array(数组) a = np.array([1,2,3])#a #array([1,2,3]) type(a)#nympy.ndarray a.shape#(3,) #一纬数据 看大小 a= a.reshape((1,-1) ) #明确行列,-1=3a.shape#(1,3) #1行3列 a = np.array([1,2,3,4,5,6]) a.shape #(6,) a= a.reshape((2,-1)) a.shape #(2

转:http://http://blog.csdn.net/blackyuanc 作者:y小川 https://blog.csdn.net/blackyuanc/article/details/77948703 最近的项目中大量涉及数据的预处理工作,对于ndarray的使用非常频繁.其中ndarray如何进行数值筛选,总结了几种方法. 1.按某些固定值筛选 如下面这段代码从,ndarray中可以筛选出数值等于3的子数组和其在原数组中的索引位置. import numpy as np arr =

数组新的shape属性应该要与原来的配套,如果等于-1的话,那么Numpy会根据剩下的维度计算出数组的另外一个shape属性值. 原文地址:https://www.cnblogs.com/bafenqingnian/p/8992701.html

在做肺结节检测的时候,遇到dicom文件reshape之后尺寸大小不一.因为大下不一,numpy.reshape又无法重塑成指定大小的.最后还是在一个大牛的代码中找到了解决方法. VL = np.load(r'D:\pycharm\TEAMWORK\Preprocess_3D\imageOR.npy')# 我的imageOR中,每一个文件除了3维的ndarray之外,还保存了标签lab,所以下面写成isometric_volume[0],所以如果你只有数组信息,直接将后面的[0]去掉即可vota

上篇文章中的reshape(-1,2),有的时候不明白为什么会有参数-1,可以通过查找文档中的reshape()去理解这个问题 根据Numpy文档(https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.reshape.html#numpy-reshape)的解释: newshape : int or tuple of intsThe new shape should be compatible with the original s

一.NumPy简介 其官网是:http://www.numpy.org/ NumPy是Python语言的一个扩充程序库.支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库.Numpy内部解除了Python的GIL(全局解释器锁),运行效率极好,是大量机器学习框架的基础库! 关于GIL请参考博客:http://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9056555.html NumPy的全名为Numeric Python,是一个开源的Python科学计算库,它包括

NumPy - 简介 NumPy 是一个 Python 包. 它代表 “Numeric Python”. 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库. Numeric,即 NumPy 的前身,是由 Jim Hugunin 开发的. 也开发了另一个包 Numarray ,它拥有一些额外的功能. 2005年,Travis Oliphant 通过将 Numarray 的功能集成到 Numeric 包中来创建 NumPy 包. 这个开源项目有很多贡献者. NumPy 操作 使用NumPy,开

Numpy 中包含了一些函数用于处理数组,大概可分为以下街几类: 1.修改数组形状 2.翻转数组 3.修改数组维度 4.连接数组 5.分割数组 6.数组元素的添加与删除 修改数组形状 函数   描述  reshape  不改变数据的条件下修改形状  flat  数组元素迭代器  flatten 返回一分数组拷贝, 对拷贝所做的修改不会影响原始数据  ravel 返回展开数组 numpy.reshape numpy.reshape 函数可以再不改变数据的条件下修改形状,格式如下: numpy.re