numpy reshape函数
时间: 2024-11-04 08:09:27 浏览: 5
numpy 通用函数
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在NumPy中,`reshape()`函数是一个用于改变数组形状但保持数据不变的重要工具。它允许你将一维数组转换成多维数组,或者将多维数组转换成不同维度但元素总数相同的数组。基本语法如下:
```python
array.reshape(new_shape)
```
- `array`: 需要调整形状的原始NumPy数组。
- `new_shape`: 新的形状,可以是整数元组,表示每个维度的大小。
例如,假设我们有如下的数组:
```python
import numpy as np
original_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
print("Original array:")
print(original_array)
```
我们可以使用`reshape()`将其转换为不同的形状:
```python
# 将一维数组转为二阶数组
reshaped_2d = original_array.reshape((2, 3))
print("Reshaped to (2, 3):")
print(reshaped_2d)
# 或者转为一维数组,元素数量不变
reshaped_1d = original_array.reshape(-1)
print("Reshaped to one-dimensional:")
print(reshaped_1d)
```
需要注意的是,如果你尝试重塑的数组的新形状导致元素总数变化,或者新的形状不兼容当前的数据(比如试图将偶数长度的一维数组重塑为奇数长度),`reshape()`将会抛出异常。
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