x=a.reshape(a.shape[0],-1).T （聚合 and T转制）
x=a.reshape(a.shape[0],-1).T
一般矩阵里面的.shape[0]是第一个元素，代表有多少样本。后面的则是每一个样本的详细参数。
reshape(a.shape[0],-1) 命令中的reshape(？，？)，已经规定了这个矩阵将被重新组合为一个二维数组（两个参数）
第一个参数：a.shape[0]，即保持原来的第一个参数不变
第二个参数：-1，这个特殊的参数告诉 numpy 自动计算 -1 代表的维度的大小，以确保总元素数保持不变。也就是说，除了第一个维度外，其他的元素会被展平（flatten），形成一个二维数组。
import numpy as np
# 创建一个形状为 (10, 28, 28) 的数组
a = np.random.rand(10, 28, 28)
# 将数据展平成二维，并转置
x = a.reshape(a.shape[0], -1)
print(x.shape) # 输出形状
#(10,784)
x=x.T
print(x.shape) # 输出形状
#(784,10)
原文地址：https://blog.csdn.net/HJS1453100406/article/details/142793625
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