np.reshape

np.reshape() 是 numpy 库中的一个函数，用于改变数组的维度、形状或大小，但是不改变数据本身的值。该函数的语法如下：

numpy.reshape(a, newshape, order='C')

其中，参数a表示要进行改变的数组，newshape表示新的形状，order表示元素在新形状中的排列方式，可选值为'C'和'F'，分别表示按照 C 或 Fortran 顺序进行排列。

例如，将一个一维数组转换为二维数组：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
b = np.reshape(a, (2, 3))
print(b)

输出结果为：

array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

这样就将原来的一维数组 `[1, 2, 3, 4, 5, 6]` 转换成了一个 2 行 3 列的二维数组。

相关问题

tf.reshape 和np.reshape

tf.reshape和np.reshape都是用于改变张量形状的函数。它们的参数都是一个张量和一个目标形状，但是在使用上有一些不同。tf.reshape是TensorFlow中的函数，用于改变张量的形状，它的参数是一个张量和一个目标形状，返回一个新的张量。而np.reshape是NumPy中的函数，也用于改变数组的形状，它的参数也是一个数组和一个目标形状，返回一个新的数组。两者的功能类似，但是在使用上有一些不同，例如在处理GPU上的张量时，tf.reshape比np.reshape更高效。此外，tf.reshape还可以在计算图中进行自动微分，而np.reshape则不能。

python np.reshape

np.reshape 是 numpy 库中用来改变数组形状的函数，其语法为：

np.reshape(array, newshape, order='C')

其中，array 表示要改变形状的数组，newshape 表示要改变成的新形状，order 表示元素在内存中存储的顺序，取值为'C'或'F'，分别表示 C 风格和 Fortran 风格。

示例：

import numpy as np

a = np.array([1,2,3,4,5,6])
b = np.reshape(a, (2,3))  # 将一维数组变成二维数组
print(b)
# 输出：
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]]

在上面的示例中，将一维数组 a 变为了二维数组 b，其行数为 2，列数为 3。