reshape的函数的各参数含义
时间: 2023-10-23 15:43:24 浏览: 33
reshape函数是用来重塑一个数组的形状的,其参数含义如下:
numpy.reshape(a, newshape, order='C')
a: 需要重塑形状的数组。
newshape:也是一个整数列表,表示新数组的形状。
order:是可选参数,表示数据在内存中的排列方式,包含两种选项'C'和'F',分别表示按行和列重塑。默认值是'C'。
例如,假设我们有一个形状为(2, 3, 4)的三维数组a,要将其重塑为形状为(3, 8)的二维数组,则可以使用如下代码:
b = np.reshape(a, (3, 8))
注意,重塑后的数组元素个数要与原数组相同,否则会报错。
相关问题
reshape函数用法
`reshape` 函数用于改变一个数组的形状(shape),不改变其数据内容,返回一个新的数组。
语法如下:
```
numpy.reshape(arr, newshape, order='C')
```
其中,参数含义如下:
- `arr`:要被改变形状的数组。
- `newshape`:整数或者整数数组,新的形状。
- `order`:可选,'C'表示按行读取,'F'表示按列读取,'A'表示原顺序读取。
示例代码:
```python
import numpy as np
a = np.array([[1,2], [3,4], [5,6]])
print("原始数组:")
print(a)
print("原始数组的形状:")
print(a.shape)
# 将原始数组改为 2 行 3 列的数组
b = np.reshape(a, (2, 3))
print("修改后的数组:")
print(b)
print("修改后的数组的形状:")
print(b.shape)
```
输出结果:
```
原始数组:
[[1 2]
[3 4]
[5 6]]
原始数组的形状:
(3, 2)
修改后的数组:
[[1 2 3]
[4 5 6]]
修改后的数组的形状:
(2, 3)
```
numpy.reshape的含义
numpy.reshape()是一个函数,用于将给定数组重塑为不同形状而不改变其数据。它接受一个或多个整数作为参数,这些整数定义了输出数组的形状。如果可以将输入数组重塑为所需形状,则返回新形状的数组视图;否则会引发一个异常。
例如,如果我们有一个形状为(6,)的一维数组a,我们可以使用reshape()将其重塑为形状为(2,3)的二维数组b,如下所示:
```python
import numpy as np
a = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
b = np.reshape(a, (2, 3))
print(b)
```
输出:
```
[[0 1 2]
[3 4 5]]
```
这个例子中,我们将一维数组a重塑为一个2x3的二维数组b。numpy会按行优先的顺序将a中的元素填充到b中。