


Apakah Maksud dan Penggunaan Nilai \'-1\' dalam Fungsi Pembentukan Semula NumPy?
Memahami Nilai '-1' dalam Fungsi Bentuk Semula NumPy
Fungsi bentuk semula NumPy membolehkan anda mengubah bentuk tatasusunan berbilang dimensi. Nilai "-1" biasanya digunakan sebagai pemegang tempat apabila menentukan bentuk baharu, tetapi tafsirannya berbeza daripada makna lazim tatasusunan[-1] sebagai elemen terakhir.
Dalam konteks bentuk semula, " -1" menunjukkan dimensi yang tidak diketahui. Fungsi ini secara automatik akan menentukan dimensi ini berdasarkan bentuk sedia ada tatasusunan dan dimensi lain yang ditentukan. Prinsip utama yang terlibat ialah bentuk baharu mestilah serasi dengan bentuk asal.
Untuk lebih memahami cara "-1" berfungsi, pertimbangkan contoh berikut:
<code class="python">import numpy as np a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) print(a.reshape(-1))</code>
Dalam kes ini , a mempunyai bentuk (2, 4). Dengan menggunakan reshape(-1), kami meratakan tatasusunan menjadi tatasusunan satu dimensi. Bentuk baharu menjadi (8,), yang serasi dengan bentuk asal (2x4 = 8).
Sekarang, mari kita terokai pelbagai cara menggunakan "-1" untuk membentuk semula tatasusunan:
Membentuk Semula kepada Ciri Tunggal:
Untuk membentuk semula tatasusunan menjadi bentuk yang mempunyai satu ciri (iaitu, satu lajur), kita boleh menggunakan bentuk semula(-1, 1):
<code class="python">print(a.reshape(-1, 1))</code>
Ini akan menghasilkan bentuk (8, 1), di mana setiap elemen ialah baris daripada tatasusunan asal.
Membentuk semula kepada Sampel Tunggal:
Begitu juga, untuk membentuk semula tatasusunan ke dalam bentuk yang mempunyai sampel tunggal (iaitu, baris tunggal), kita boleh menggunakan bentuk semula(1, -1):
<code class="python">print(a.reshape(1, -1))</code>
Ini akan menghasilkan bentuk (1, 8), di mana setiap elemen ialah lajur daripada tatasusunan asal.
Membentuk Semula dengan Dimensi Tidak Diketahui:
Jika kita tentukan hanya satu dimensi sebagai "-1," fungsi akan mengira dimensi yang tidak diketahui berdasarkan bentuk asal dan dimensi yang disediakan:
<code class="python">print(a.reshape(2, -1))</code>
Dalam contoh ini, kami menentukan bilangan baris sebagai 2. Fungsi akan mengira bilangan lajur menjadi 6, menghasilkan bentuk (2, 6).
Ralat dengan Berbilang Dimensi Tidak Diketahui:
Adalah penting untuk ambil perhatian bahawa menyatakan berbilang dimensi kerana "-1" akan mengakibatkan ralat, kerana fungsi hanya boleh mengendalikan satu dimensi yang tidak diketahui:
<code class="python">try: a.reshape(-1, -1) except ValueError as e: print(e)</code>
Ini akan menjana mesej ralat "hanya boleh menentukan satu dimensi yang tidak diketahui."
Atas ialah kandungan terperinci Apakah Maksud dan Penggunaan Nilai \'-1\' dalam Fungsi Pembentukan Semula NumPy?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
