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。

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：

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：

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：

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。