我有一个简单的一维Python数组,随机数。我想要做的是将其转换为特定形状的numpy Matrix。我目前的尝试看起来像这样:
randomWeights = []
for i in range(80):
randomWeights.append(random.uniform(-1, 1))
W = np.mat(randomWeights)
W.reshape(8,10)
不幸的是,它总是创建一个形式的矩阵:
[[random1,random2,random3,...]]
因此,只使用一个维度的第一个元素,并且reshape命令无效。有没有办法将1D数组转换为矩阵,以便前x个项目将是矩阵的第1行,接下来的x个项目将是第2行,依此类推?
基本上这将是预期的形状:
[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
[9, 10, 11, ... , 16],
[..., 800]]
我想我总是可以通过解析输入数组来手动构建所需形式的新矩阵。但我想知道是否有一个更简单,更优雅的解决方案,内置函数我没有看到。如果我必须手动构建这些矩阵,我将在代码的其他区域进行大量的额外工作,因为我的所有源数据都来自简单的1D数组,但将作为矩阵计算。
答案 0 :(得分:23)
reshape()
没有重新定位,您需要分配结果:
>>> W = W.reshape(8,10)
>>> W.shape
(8,10)
答案 1 :(得分:3)
您可以使用W.resize()
,ndarray.resize()