numpy.reshape()
时间: 2023-11-10 22:16:11 浏览: 79
numpy.reshape()是一个用于重新调整数组形状的函数,它可以将一个数组重塑成一个新的形状,而不改变原始数据的内容。该函数的语法如下:
```python
numpy.reshape(array, newshape, order='C')
```
其中,array是要被重塑的数组,newshape是一个整数或整数元组,表示新数组的形状,order是可选参数,表示新数组中元素的顺序。
例如,假设有一个一维数组a,它包含10个元素,我们可以使用reshape()函数将它重塑成一个二维数组,形状为(2,5):
```python
import numpy as np
a = np.arange(10)
b = np.reshape(a, (2, 5))
print(b)
```
输出结果为:
```
[[0 1 2 3 4]
[5 6 7 8 9]]
```
这样,我们就得到了一个新的二维数组b,它的形状为(2,5),由原始数组a重塑而来。
相关问题
numpy.reshape
numpy.reshape函数用于改变数组的形状。它可以通过指定行数和列数来重新组织数组的维度。如果在reshape函数中将其中一个维度设置为-1,那么该维度的大小将根据数组的总元素数和其他维度的大小自动计算。例如,reshape(-1, m)将数组转换为n行m列的形式,其中n的值将根据数组的总元素数和m的值自动计算。同样,reshape(n, -1)将数组转换为n行m列的形式,其中m的值将根据数组的总元素数和n的值自动计算。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Numpy中reshape的用法](https://blog.csdn.net/qq_45916211/article/details/121554689)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
numpy.reshape用法
numpy.reshape是用来改变数组的形状的函数。它的语法如下:
numpy.reshape(arr, newshape, order='C')
其中,arr表示要改变形状的数组,newshape表示新的形状,可以是一个元组或一个整数,order表示数组的存储顺序,可以是'C'或'F',分别表示行优先和列优先。如果没有指定order参数,则默认为'C'。
下面是一些使用numpy.reshape的示例:
1. 将一维数组转换为二维数组:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
arr_reshape = np.reshape(arr, (2, 3))
print(arr_reshape)
输出:
[[1 2 3]
[4 5 6]]
2. 将二维数组转换为一维数组:
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
arr_reshape = np.reshape(arr, (6,))
print(arr_reshape)
输出:
[1 2 3 4 5 6]
3. 将三维数组转换为二维数组:
import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
arr_reshape = np.reshape(arr, (2, 4))
print(arr_reshape)
输出:
[[1 2 3 4]
[5 6 7 8]]
4. 将二维数组的存储顺序改为列优先:
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
arr_reshape = np.reshape(arr, (3, 2), order='F')
print(arr_reshape)
输出:
[[1 5]
[4 2]
[3 6]]
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