numpy 中reshape的用法

numpy中的reshape函数用于改变数组的形状，即重新组织数组的维度。它的用法如下：

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

其中，arr表示要改变形状的数组，newshape是一个整数或整数元组，指定了新的形状。order参数是可选的，默认为'C'，表示使用 C 风格的顺序进行重塑，也可以选择为'F'，表示使用 Fortran 风格的顺序。

下面是一些使用reshape函数的示例：

import numpy as np

# 创建一个3x4的数组
arr = np.arange(12).reshape((3, 4))
print(arr)
# 输出：
# [[ 0  1  2  3]
#  [ 4  5  6  7]
#  [ 8  9 10 11]]

# 将数组重塑为2x6的形状
arr_reshaped = np.reshape(arr, (2, 6))
print(arr_reshaped)
# 输出：
# [[ 0  1  2  3  4  5]
#  [ 6  7  8  9 10 11]]

# 将数组重塑为单行的形状
arr_flat = np.reshape(arr, (1, -1))
print(arr_flat)
# 输出：
# [[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]]

这些例子展示了如何使用reshape函数改变数组的形状。你可以根据需要指定新的形状，并选择适当的order参数来重新组织数组。

相关问题

numpy 中reshape函数用法

numpy 中的 reshape 函数用于改变数组的形状。具体用法如下：

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

其中：

- a：要改变形状的数组；
- newshape：新的形状，可以是一个整数或一个整数元组；
- order：可选参数，表示重新排列数组的顺序。默认值为 'C'，即按行排列。

示例：

import numpy as np

# 创建一个 3x4 的二维数组
a = np.arange(12).reshape(3, 4)
print(a)
# 输出：
# [[ 0  1  2  3]
#  [ 4  5  6  7]
#  [ 8  9 10 11]]

# 将二维数组转换为一维数组
b = a.reshape(12)
print(b)
# 输出：
# [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]

# 将一维数组转换为 2x6 的二维数组
c = b.reshape(2, 6)
print(c)
# 输出：
# [[ 0  1  2  3  4  5]
#  [ 6  7  8  9 10 11]]

# 将二维数组转换为 4x3 的二维数组，并按列排列
d = a.reshape(4, 3, order='F')
print(d)
# 输出：
# [[ 0  3  6]
#  [ 4  7 10]
#  [ 8 11  2]
#  [ 1  5  9]]

numpy.reshape用法

numpy.reshape是用来改变数组的形状的函数。它的语法如下：

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

其中，arr表示要改变形状的数组，newshape表示新的形状，可以是一个元组或一个整数，order表示数组的存储顺序，可以是'C'或'F'，分别表示行优先和列优先。如果没有指定order参数，则默认为'C'。

下面是一些使用numpy.reshape的示例：

1. 将一维数组转换为二维数组：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
arr_reshape = np.reshape(arr, (2, 3))
print(arr_reshape)

输出：

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

2. 将二维数组转换为一维数组：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
arr_reshape = np.reshape(arr, (6,))
print(arr_reshape)

输出：

[1 2 3 4 5 6]

3. 将三维数组转换为二维数组：

import numpy as np

arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
arr_reshape = np.reshape(arr, (2, 4))
print(arr_reshape)

输出：

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

4. 将二维数组的存储顺序改为列优先：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
arr_reshape = np.reshape(arr, (3, 2), order='F')
print(arr_reshape)

输出：

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