img.reshape
时间: 2023-06-21 08:16:15 浏览: 20
`img.reshape`是一个Numpy数组方法,它可以用来改变数组的形状,例如将一个一维数组变成二维数组或将一个三维数组变成二维数组。这个方法不会改变数组的数据,只会改变数组的形状。使用时需要注意新形状的大小要和原来的数组大小相同,否则会报错。例如,可以使用以下代码将一个1x12的数组变成一个3x4的数组:
```
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
b = a.reshape((3, 4))
print(b)
```
输出结果为:
```
[[ 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8]
[ 9 10 11 12]]
```
相关问题
img.reshape()
这是一个 NumPy 库中的数组方法,用于重新定义数组的形状(shape)。它的作用是根据新的形状参数来改变原始数组的维度和大小,但是数组中的数据元素不会发生变化。具体来说,img.reshape(new_shape) 可以将数组 img 重新定义为具有新形状 new_shape 的数组。
需要注意的是,新形状 new_shape 的元素个数必须与原始数组的元素个数相同,否则会抛出 ValueError 异常。如果在新形状中有一个维度的大小指定为 -1,则该维度的大小将根据数组的元素数量自动计算。
img3=img3.reshape((img.reshape))这句报错
这句代码的语法有问题,`reshape` 方法需要传入一个元组(tuple),来指定新的形状。
假设 `img` 是一个 numpy 数组,你可以使用以下代码来将其重新形状为 `img3`:
```
img3 = img.reshape((new_shape_tuple))
```
其中 `new_shape_tuple` 是一个元组,它指定了 `img3` 的新形状。你需要根据具体情况将其替换为适当的值。