reshape和reshape2的区别
时间: 2023-08-22 09:11:05 浏览: 77
根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容,reshape和reshape2在本质上并无差异,都是用于数据重构和整合的工具。reshape2是在reshape包的基础上进行了重构并重新发布的。相较于reshape包,reshape2的特性在于它由Rstudio的首席科学家Hadley Wickham开发,而Hadley Wickham也是著名的ggplot2包的开发者。所以,reshape2可以说是由一个备受推崇的大神开发的,并且在使用上与reshape包没有本质的区别。引用\[1\]\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [如何使用reshape/reshape2使劲揉你的数据](https://blog.csdn.net/weixin_37737254/article/details/102920041)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v4^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题
reshape和permute区别
reshape和permute是两种常见的数组维度操作函数。
reshape函数可以将一个数组的维度重新排列,在不改变数组元素顺序的情况下调整数组的形状。具体而言,它可以将一个 (m*n) 的矩阵重塑为一个 (p*q) 的矩阵,或者将一个向量 (n,) 改变为 (m, n) 等。reshape的语法为:`numpy.reshape(a, newshape, order='C')`,其中a表示被改变维度的数组,newshape是新的维度,order参数指定返回数组的元素排列方式。
permute函数则可以更自由地调整一个数组的维度,可以进行任意维度的交换、重排等操作,也可以用于实现矩阵或张量的转置。permute的语法为:`numpy.transpose(a, axes=None)`或`numpy.ndarray.transpose(axes=None)`,其中a表示被变换的数组,axes参数指定新的轴序。和reshape不同,permute可以进行任意的轴交换,并且不能改变数组元素的总数。
在使用numpy进行矩阵或张量计算时,reshape和permute是很有用的维度操作函数。需要根据具体的需求使用不同的函数。一般而言,在需要对数组形状进行调整时,可以使用reshape函数;在需要进行任意维度交换时,则需要使用permute函数。
resize和reshape区别
resize和reshape都是用于改变数组形状的函数,但是它们的实现方式和作用略有不同。
reshape函数可以改变数组的形状,但是它要求改变后的数组元素个数必须与原数组相同,否则会报错。reshape函数不会改变数组的内存布局,只是改变了数组的形状。
而resize函数可以改变数组的形状,并且可以改变数组的元素个数。如果改变后的元素个数比原数组多,那么新的元素会被初始化为0。如果改变后的元素个数比原数组少,那么多余的元素会被删除。resize函数会改变数组的内存布局,可能会导致性能下降。
因此,如果只是想改变数组的形状而不改变元素个数,应该使用reshape函数;如果需要改变元素个数,或者需要改变数组的内存布局,应该使用resize函数。
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