reshape如何更改数组形状
时间: 2023-10-13 09:36:37 浏览: 42
可以使用NumPy库中的reshape方法来更改数组的形状。该方法的基本语法是:
```python
numpy.reshape(arr, newshape, order='C')
```
其中,arr表示要更改形状的数组,newshape是新的形状,可以是一个整数或一个元组,表示数组的维度;order参数是可选的,表示数组元素在内存中的存放顺序,默认值为'C',表示按行存储。
示例代码:
```python
import numpy as np
# 创建一个3行4列的数组
arr = np.arange(12).reshape(3, 4)
print('原数组:\n', arr)
# 更改数组形状为4行3列
new_arr = np.reshape(arr, (4, 3))
print('新数组:\n', new_arr)
```
输出结果:
```
原数组:
[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
新数组:
[[ 0 1 2]
[ 3 4 5]
[ 6 7 8]
[ 9 10 11]]
```
相关问题
matlab reshape元胞数组
在MATLAB中,reshape函数可以用来改变数组的形状,包括元胞数组。使用reshape函数可以将一个元胞数组重新排列成一个新的形状,而不改变其元素的数量。具体来说,reshape函数的语法为:B = reshape(A,m,n),其中A是原始的元胞数组,m和n是新数组的行数和列数。如果m*n不等于A中元素的数量,则会出现错误。如果m或n为0,则reshape函数会自动计算缺失的维度大小。需要注意的是,reshape函数只能用于元胞数组,不能用于其他类型的数组。
如何用reshape转换数组?
reshape函数可以用来调整数组的形状,使其符合模型的输入要求或者其他需要。下面是一个使用reshape函数的例子:
```python
import numpy as np
# 创建一个5x2的数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]])
# 将数组转换为2x5的形状
arr_reshaped = arr.reshape(2, 5)
print(arr_reshaped)
```
输出结果为:
```
array([[ 1, 2, 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8, 9, 10]])
```
在这个例子中,我们首先创建了一个5x2的数组,然后使用reshape函数将其转换为2x5的形状。reshape函数的参数指定了新数组的形状,其中第一个参数是行数,第二个参数是列数。
需要注意的是,reshape函数只能调整数组的形状,而不能增加或减少数组的元素数量。在调整数组形状时,数组的总元素数量必须保持不变,否则会抛出错误。