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numpy.reshape

时间: 2023-10-10 15:15:57 浏览: 100

Numpy之reshape()使用详解

如下所示： Numpy中reshape的使用方法为:numpy.reshape(a, newshape, order=’C’) 参数详解： 1.a: type:array_like(伪数组，可以看成是对数组的扩展，但是不影响原始数组。) 需要reshape的array 2.newshape:新的数组新形状应与原形状兼容。如果是整数，那么结果将是该长度的一维数组。一个形状尺寸可以是-1。在本例中，值是从数组的长度和剩余维度推断出来的。 3.order: 可选为(C, F, A) C: 按照行来填充 F: 按照列的顺序来填充 A: 按任意方向，(default)。这里相当于行 4.retur

numpy.reshape函数用于改变数组的形状。它可以通过指定行数和列数来重新组织数组的维度。如果在reshape函数中将其中一个维度设置为-1，那么该维度的大小将根据数组的总元素数和其他维度的大小自动计算。例如，reshape(-1, m)将数组转换为n行m列的形式，其中n的值将根据数组的总元素数和m的值自动计算。同样，reshape(n, -1)将数组转换为n行m列的形式，其中m的值将根据数组的总元素数和n的值自动计算。\[1\]\[2\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Numpy中reshape的用法](https://blog.csdn.net/qq_45916211/article/details/121554689)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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