a.reshape(2,-1,2)的含义代码举例
时间: 2024-02-19 16:58:31 浏览: 16
`a.reshape(2, -1, 2)` 表示把数组 `a` 重新变形为一个三维数组,其中第一维的长度为 2,第二维的长度由剩下的维度计算得到,而第三维的长度为 2。具体来说,如果 `a` 原来的形状为 `(m, n)`,那么通过 `a.reshape(2, -1, 2)` 可以得到一个形状为 `(2, m//4, 2)` 的新数组,其中 `//` 表示整数除法。下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])
b = a.reshape(2, -1, 2)
print(a)
print(b)
```
输出结果为:
```
[[1 2 3 4]
[5 6 7 8]]
[[[1 2]
[3 4]]
[[5 6]
[7 8]]]
```
可以看到,原来的数组 `a` 有两行四列,而新数组 `b` 有两个二行二列的矩阵。新数组的第一维长度为 2,表示新数组中有两个矩阵。由于第三维长度为 2,因此每个矩阵都有两列。第二维的长度由剩下的维度计算得到,即 `(m*n)//(2*2)=2`,因此每个矩阵有两行。
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a.reshape(-1,2,2)的含义代码举例
`a.reshape(-1, 2, 2)` 表示把数组 `a` 重新变形为一个三维数组,其中第一维的长度由剩下的维度计算得到,而第二维和第三维的长度分别为 2。具体来说,如果 `a` 原来的形状为 `(m, n)`,那么通过 `a.reshape(-1, 2, 2)` 可以得到一个形状为 `(m//4, 2, 2)` 的新数组,其中 `//` 表示整数除法。下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])
b = a.reshape(-1, 2, 2)
print(a)
print(b)
```
输出结果为:
```
[[1 2 3 4]
[5 6 7 8]]
[[[1 2]
[3 4]]
[[5 6]
[7 8]]]
```
可以看到,原来的数组 `a` 有两行四列,而新数组 `b` 有两个二行二列的矩阵。新数组的第一维长度为 `-1`,表示由剩下的维度自动计算得到。在本例中,由于第二维和第三维长度都为 2,因此第一维的长度为 2/2=1。
a.reshape(-1,3,2)的含义代码举例
假设a是一个一维数组,如下所示:
```
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
```
我们可以将a数组重新排列为一个3行2列的二维数组,代码如下:
```
b = a.reshape(-1, 3, 2)
print(b)
```
输出结果如下:
```
array([[[ 1, 2],
[ 3, 4],
[ 5, 6]],
[[ 7, 8],
[ 9, 10],
[11, 12]]])
```
可以看出,a数组被重新排列为一个3行2列的二维数组,其中第一个维度的大小被自动计算为2,以便满足原始数组中的元素总数。每个子数组都有3行和2列,与reshape函数的参数相对应。