1) 使用-1进行整形
Numpy允许我们重新塑造一个矩阵,提供新的形状应该与原始形状兼容。这个新形状的一个有趣之处是,我们可以将形状参数设为-1。...a.reshape(-1,-1)
ValueError: can only specify one unknown dimension
a.reshape(3,-1)
ValueError: cannot...reshape array of size 8 into shape (3,newaxis)
综上所述,在重塑数组时,新形状必须包含与旧形状相同数量的元素,这意味着两个形状的维度的乘积必须相等。...当使用-1时,对应于-1的维数将是原始数组维数除以给定重塑的维数的乘积,以保持相同数量的元素。
2) Argpartition:查找数组中的N个最大值
?...带有最小值2和最大值6的剪辑示例
#Example-1
array = np.array([10, 7, 4, 3, 2, 2, 5, 9, 0, 4, 6, 0])
print (np.clip(array