np.reshape的参数以及用法
时间: 2023-10-11 20:06:51 浏览: 96
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:
```python
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:
```python
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。
相关问题
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。
python中np.reshape
np.reshape()方法是Python中numpy库中的一个方法,它用于改变数组的形状。具体而言,reshape()方法可以将一个数组改变为指定的形状,并返回一个新的数组对象。
下面是使用np.reshape()方法的步骤和示例:
1. 首先,导入numpy库和random模块:
```python
import numpy as np
from numpy import random as nr
```
2. 然后,生成一个4行3列的随机数组r:
```python
r = nr.randint(0, 10, size=(4, 3))
```
3. 接下来,使用reshape()方法改变数组的形状,有两种使用方法:
- 方法一:使用np.reshape()函数,传入要改变的数组和目标形状作为参数,同时可以指定order参数来改变数组的存储顺序。例如:np.reshape(r, (-1, 1), order='F')。
- 方法二:直接在数组对象上调用reshape()方法,传入目标形状作为参数,同时也可以指定order参数。例如:r1 = r.reshape((-1, 1), order='F')。
4. 可以通过打印输出来观察不同order参数下的效果:
```python
r1 = r.reshape((3, 4), order='A')
r2 = r.reshape((3, 4), order='C')
r3 = r.reshape((3, 4), order='F')
r4 = r.reshape((3, 4))
print("r:", r)
print("r1:", r1)
print("r2:", r2)
print("r3:", r3)
print("r4:", r4)
```
这样,你就可以通过np.reshape()方法来改变数组的形状了。
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