np.reshape参数详解

np.reshape()是用来改变numpy数组形状的方法。它的参数有以下几个：

1.第一个参数是要改变形状的数组，必须是numpy数组。

2.第二个参数是新的形状，可以是一个整数或一个元组。如果是一个整数，那么数组将被转换为一个具有该长度的一维数组。如果是一个元组，那么数组将被转换为该元组指定的形状。

3.第三个参数是可选的，它指定了数组的存储顺序。默认情况下，数组是按照C语言的存储顺序存储的，即按行存储。如果指定为'F'，则按列存储，即按Fortran语言的存储顺序存储。如果指定为'A'，则根据数组的内存布局来决定存储顺序。

需要注意的是，np.reshape()方法并不会改变原始数组的数据，而是返回一个新的数组。如果新的形状与原始数组的元素数量不匹配，将会抛出一个ValueError异常。

相关问题

np.reshape(-1, 2)

np.reshape(-1, 2)是一个numpy的函数调用，用于改变数组的形状。其中的参数-1表示根据数组的大小自动计算另一个维度的大小，而2表示目标数组每个子数组的大小为2。这个函数的作用是将原始数组按照每两个元素为一组重新排列，并生成一个新的数组。具体来说，它会将原始数组的元素按照行优先的顺序重新排列，并且每行有两个元素。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [numpy reshape](https://blog.csdn.net/ynkgyangxw/article/details/78464757)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [numpy.reshape( )用法总结](https://blog.csdn.net/qq_29373285/article/details/82753306)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [详解numpy.ndarray.reshape()函数的参数问题](https://download.csdn.net/download/weixin_38562725/14840309)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

numpy reshape函数参数详解

numpy中的reshape函数可以将一个数组重塑为指定形状的新数组。它的语法如下：

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

其中，arr表示要重塑的数组，newshape表示新数组的形状，order表示重塑后的数组在内存中的存储顺序，默认为'C'，即按行存储。

下面是一些常见的用法示例：

import numpy as np

# 将一维数组重塑为二维数组
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
b = np.reshape(a, (2, 3))
print(b)
# 输出：
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]]

# 将二维数组重塑为三维数组
c = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
d = np.reshape(c, (2, 2, 2))
print(d)
# 输出：
# [[[1 2]
#   [3 4]]
#
#  [[5 6]
#   [7 8]]]

# 将三维数组重塑为二维数组
e = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
f = np.reshape(e, (4, 2))
print(f)
# 输出：
# [[1 2]
#  [3 4]
#  [5 6]
#  [7 8]]