重塑（）函数在python中是如何工作的？

有人能解释一下这行代码在python代码中的作用吗

X.重塑（（X.shape[0]，1）+X.shape[1:]）

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我在这里使用numpy。

基本上，此代码改变了

X

的形状，增加了一个（尺寸1，或者

singleton

，如果您习惯

MATLAB

）维度。因此，如果形状以前是

（3,3,3）

，它会将其更改为

（3,1,3,3）

。这不会添加任何数据，因为可能会使用它以使维度数匹配（对于包含另一个数组的函数）。一种等效形式是：

X = X[:, None, ...]

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有关为什么要这样做的更多信息，请参见

我更愿意将其称为

单例

dim，这是从MATLAB借来的。Empty类似于

np.random.rand（3,0,2）

，等等，即长度为

0

的dim。此外，这里又有一位作者使用了一个术语，这似乎是

numpy

文档大多称之为“尺寸1维”，省略号的点之间不应该有空格（

…

）否则您可能会出现语法错误。@kazemakase这是真的。为什么不在交互式解释器中尝试一下呢？有了否决票，我下次会记住它。我不是被否决的那个人，但这仍然是一个有效的问题。Python的一大优点是，我们可以以交互方式进行测试。