python中的np.reshape

np.reshape是numpy中的一个函数，用于将一个数组重新变形为另一个形状，而不改变其数据。该函数的语法如下：

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

其中，参数a是要进行变形的数组，参数newshape是一个整数或元组，表示新的形状，参数order是可选的，表示数组在内存中的存储顺序，其取值可以是'C'（按行存储）或'F'（按列存储），默认值是'C'。

例如，假设有一个一维数组a，其长度为12，可以使用np.reshape将其变形为一个3行4列的二维数组b，代码如下：

import numpy as np

a = np.arange(12)
b = np.reshape(a, (3, 4))

print(b)

输出结果为：

[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]

相关问题

python中np.reshape

np.reshape()方法是Python中numpy库中的一个方法，它用于改变数组的形状。具体而言，reshape()方法可以将一个数组改变为指定的形状，并返回一个新的数组对象。

下面是使用np.reshape()方法的步骤和示例：

1. 首先，导入numpy库和random模块：

import numpy as np
from numpy import random as nr

2. 然后，生成一个4行3列的随机数组r：

r = nr.randint(0, 10, size=(4, 3))

3. 接下来，使用reshape()方法改变数组的形状，有两种使用方法：
- 方法一：使用np.reshape()函数，传入要改变的数组和目标形状作为参数，同时可以指定order参数来改变数组的存储顺序。例如：np.reshape(r, (-1, 1), order='F')。
- 方法二：直接在数组对象上调用reshape()方法，传入目标形状作为参数，同时也可以指定order参数。例如：r1 = r.reshape((-1, 1), order='F')。

4. 可以通过打印输出来观察不同order参数下的效果：

r1 = r.reshape((3, 4), order='A')
r2 = r.reshape((3, 4), order='C')
r3 = r.reshape((3, 4), order='F')
r4 = r.reshape((3, 4))

print("r:", r)
print("r1:", r1)
print("r2:", r2)
print("r3:", r3)
print("r4:", r4)

这样，你就可以通过np.reshape()方法来改变数组的形状了。

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。