使用reshape 按行读取
时间: 2023-07-11 22:40:24 浏览: 45
`reshape` 函数不是用来读取文件的,而是用来重新排列矩阵或向量的。如果您需要按行读取一个矩阵或向量,可以使用索引和循环实现。例如,以下代码可以按行读取一个 `3 x 3` 的矩阵 `A`:
```matlab
A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9];
nrows = size(A, 1);
ncols = size(A, 2);
for i = 1:nrows
row = A(i, :);
disp(row);
end
```
这个例子使用了 `size` 函数来获取矩阵 `A` 的行数和列数,然后使用 `for` 循环遍历每一行,并使用索引操作符 `()` 提取该行。在循环体中,我们可以对该行进行任何操作,例如将其写入文件或显示在命令窗口中。
相关问题
reshape是按行读取还是按列读取的?
### 回答1:
reshape是按行读取的,它会将原始数据根据指定的形状重新排列,并按照行的顺序读取数据,再将其转换为新的形状。例如,如果原始数据为一个3行4列的矩阵,而新形状为一个4行3列的矩阵,reshape函数会先按照行的顺序读取原始数据,然后将其按照行顺序填充到新的矩阵中,最后返回一个4行3列的矩阵。
### 回答2:
reshape是按行读取的。
在数据处理中,reshape是一种将多维数组重新排列或转换为指定维度的操作。在numpy库中,reshape函数可以用来改变数组的形状。
当使用reshape函数时,会首先按照数组中元素的存储顺序以连续的方式读取数据。根据reshape函数的参数,数据会按照指定的维度重新排列。在处理二维数组时,可以通过reshape函数改变数组的行列数。
例如,假设有一个2×3的二维数组arr,其中元素按照从左至右、从上至下的顺序存储。当使用reshape函数将其变为3×2的二维数组时,reshape会按照行的顺序读取原数组中的元素,然后按照指定的维度重新排列。
而在numpy库中,默认的数组存储方式是按照行优先顺序(row-major order),即先按行读取数据,再按列存储。因此,在进行数组reshape操作时,会先按照行的顺序读取数据。
总之,reshape函数是按行读取数据,并根据指定的维度重新排列数组的元素。
### 回答3:
reshape是按行读取的。在numpy中,reshape函数可以改变数组的形状,但不改变数组的元素。reshape函数默认按照C风格的顺序,即按行读取数组的元素进行重新排列。具体来说,reshape函数会先读取第一行的所有元素,然后再读取第二行的所有元素,以此类推,直到读取完所有的元素。在修改形状时,可以通过指定新形状的维度来控制每行的元素个数。所以,reshape按行读取的顺序重新排列数组的元素。
numpy reshape 函数的使用
numpy中的reshape函数可以将数组转换为不同的形状,其用法如下:
```python
numpy.reshape(a, newshape, order='C')
```
其中,a表示要转换形状的数组,newshape是一个整数或整数元组,表示新的形状,order是可选参数,表示读取元素的顺序。如果不指定order,则默认为C(按行)。
例如,将一个一维数组转换为二维数组:
```python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
b = np.reshape(a, (2, 3))
print(b)
```
输出:
```
[[1 2 3]
[4 5 6]]
```
另外,当newshape中有一个轴的值为-1时,reshape函数会自动计算该轴的长度,以满足原始数组和新数组的元素总数相同:
```python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
b = np.reshape(a, (2, -1))
print(b)
```
输出:
```
[[1 2 3]
[4 5 6]]
```
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