np.reshape()用法

np.reshape()函数是用来改变numpy数组的形状的。它有两种常见的用法。

用法一：np.reshape(a, (m, n))，将数组重构成m行n列的数组。例如，如果a是一个3行2列的数组，我们可以使用np.reshape(a, (2, 3))将其重构成2行3列的数组。

用法二：np.reshape(a, (m*n))，按给定索引顺序展开数组a，将散开的数组重构成m行n列的数组。例如，如果a是一个3行2列的数组，我们可以使用np.reshape(a, (6,))将其展开并重新构成一个1维数组。

此外，np.reshape()函数还可以接受order参数来指定数组的展开顺序。例如，如果我们使用order='F'，则按列维度展开数组。

总之，np.reshape()函数是一个非常有用的函数，它可以帮助我们改变numpy数组的形状，并且可以按照给定的索引顺序展开数组。

相关问题

np.reshape的用法详解

np.reshape()是NumPy中的一个函数，用于对数组进行重塑操作。它可以改变数组的维度，例如将一个2x6的数组重塑为3x4的数组。它的语法如下：

np.reshape(array, newshape, order='C')

其中，array是要重塑的数组，newshape是重塑后的形状，order是重塑时元素的读取顺序。order='C'表示按行读取，order='F'表示按列读取。

需要注意的是，新数组的总大小必须与原数组的总大小相同。否则将会抛出ValueError异常。

下面是一个示例：

import numpy as np

# 创建一个2x6的数组
a = np.array([[1, 2, 3, 4, 5, 6],
[7, 8, 9, 10, 11, 12]])

# 将其重塑为3x4的数组
b = np.reshape(a, (3, 4))

print(b)

输出结果为：

array([[ 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11, 12]])

希望能够帮助您！

np.reshape的参数以及用法

np.reshape() 函数的参数包括一个数组和一个新的形状。它的用法如下：

np.reshape(array, newshape, order='C')

- `array`：要进行重塑的数组。
- `newshape`：新数组的形状，可以指定为一个整数或元组。如果某一维度的值为 -1，则会自动计算该维度的大小，以满足总元素个数与原数组相同。
- `order`（可选）：重塑后的数组的元素在内存中的排列顺序。默认值为 'C'，表示按行优先的顺序（行优先，也称为 C 风格）。也可以设置为 'F'，表示按列优先的顺序（列优先，也称为 Fortran 风格）。

示例用法：

import numpy as np

# 重塑一维数组为二维数组
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]]

# 重塑多维数组
c = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
d = np.reshape(c, (2, 3))
print(d)
# 输出：
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]]

# 自动计算某一维度的大小
e = np.reshape(c, (2, -1))
print(e)
# 输出：
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]]

注意，np.reshape() 函数不会改变原始数组的形状，而是返回一个重塑后的新数组。