numpy的reshape
时间: 2023-10-18 15:04:41 浏览: 40
NumPy中的reshape函数用于改变数组的形状,即改变数组的维度。它的使用方式为:
```python
numpy.reshape(arr, newshape, order='C')
```
其中,arr是要改变形状的数组,newshape是新的形状,order是可选参数,表示数组在内存中的存储方式,默认为C语言的行优先存储('C'表示按行存储,'F'表示按列存储)。
例如,将一个一维数组转换为二维数组:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
new_arr = np.reshape(arr, (2, 3))
print(new_arr)
```
输出结果为:
```
[[1 2 3]
[4 5 6]]
```
将一个三维数组转换为二维数组:
```python
import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]],
[[5, 6], [7, 8]],
[[9, 10], [11, 12]]])
new_arr = np.reshape(arr, (2, 6))
print(new_arr)
```
输出结果为:
```
[[ 1 2 3 4 5 6]
[ 7 8 9 10 11 12]]
```
相关问题
numpy reshape
NumPy reshape函数用于改变数组的形状。它接受一个参数作为新形状,并返回一个视图,而不是修改原始数组。
例如,如果我们有一个形状为(2,3)的数组:
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
```
我们可以使用reshape函数将其变为形状为(3,2)的数组:
```python
new_arr = arr.reshape((3,2))
```
这将返回一个新的形状为(3,2)的数组,其元素为原始数组中的相同元素,但是按照新的形状排列。
需要注意的是,reshape函数所需的新形状的元素数量必须与原始数组的元素数量相同,否则会引发ValueError异常。
python numpy reshape
Python中的NumPy库提供了一个reshape()函数,用于改变数组的形状。该函数可以将一个数组转换为指定的形状,例如将一个一维数组转换为二维数组,或将一个二维数组转换为三维数组等。通过reshape()函数,我们可以方便地对数组进行重塑,以满足不同的需求。