python reshape 怎么用

Python中的reshape函数用于重新构造数组的形状。其语法如下：

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

其中，arr表示原始数组，newshape表示新的形状，order表示按照哪种顺序读取数组中的数据。

示例：

import numpy as np

# 原始数组
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 将数组形状改为3行3列
b = np.reshape(a, (3, 3))
print(b)

# 将数组形状改为1行9列
c = np.reshape(a, (1, 9))
print(c)

# 将数组形状改为9行1列
d = np.reshape(a, (9, 1))
print(d)

输出：

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]
[[1 2 3 4 5 6 7 8 9]]
[[1]
 [2]
 [3]
 [4]
 [5]
 [6]
 [7]
 [8]
 [9]]

在这个示例中，我们使用了reshape函数将原始数组a改变了形状。在将数组重塑为新形状时，我们可以使用元组来指定新形状的维度。我们还可以使用order参数来指定数组中元素的读取顺序。默认情况下，order='C'表示按照C语言的行优先顺序读取数组元素，而order='F'表示按照Fortran语言的列优先顺序读取数组元素。

相关问题

python reshape怎么用

在Python中，reshape是一个用于改变数组形状的函数，可以使用numpy库中的reshape函数。

使用reshape函数的语法如下：

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

其中，参数说明如下：

- array：要改变形状的数组。
- newshape：新的形状，可以是一个整数或一个元组。
- order：可选参数，默认为C，表示按行读取数组元素。

举个例子：

import numpy as np

# 创建一个3*4的数组
arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])

# 改变数组形状为2*6
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]]

可以看到，原先的3*4的数组被改变为了2*6的数组。

python reshape

在 Python 中，可以使用 NumPy 库的 `reshape` 函数来改变数组的形状。`reshape` 函数接受一个数组和一个新的形状作为参数，并返回一个具有新形状的数组。

以下是一个示例：

import numpy as np

# 创建一个一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

# 使用 reshape 函数将其转换为二维数组
new_arr = arr.reshape((2, 3))

print(new_arr)

输出:

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

在上面的示例中，我们创建了一个一维数组 `arr`，然后使用 `reshape` 函数将其转换为一个 2x3 的二维数组 `new_arr`。你可以根据需要指定所需的新形状。请注意，原始数组的大小必须与新形状兼容，否则会引发错误。