reshape中的参数解释一下
时间: 2023-11-15 21:05:15 浏览: 19
当使用 `reshape` 函数时,可以提供三个参数:输入矩阵、输出矩阵的大小和维度顺序。
语法如下:
```matlab
B = reshape(A, sizes)
```
- `A`:输入矩阵,即要进行形状变换的矩阵。
- `sizes`:输出矩阵的大小,可以是一个向量或多个参数。如果 `sizes` 是向量,它将被解释为输出矩阵的大小。如果 `sizes` 是多个参数,它们将被解释为输出矩阵的维度。
- `B`:输出矩阵,即根据指定大小和维度进行形状变换后的矩阵。
以下是一些示例:
1. 将一个3x3的矩阵 `A` 转换为一个1x9的行向量:
```matlab
A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];
B = reshape(A, 1, 9);
```
2. 将一个4x5的矩阵 `A` 转换为一个10x2的矩阵:
```matlab
A = [1 2 3 4 5; 6 7 8 9 10; 11 12 13 14 15; 16 17 18 19 20];
B = reshape(A, 10, 2);
```
在这两个示例中,`reshape` 函数根据指定的输出大小和维度对输入矩阵进行形状变换,并返回相应的输出矩阵。
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reshape函数参数
reshape函数的参数是一个元组,用于指定新数组的形状。例如,如果原数组的形状为(2,3),我们可以使用reshape函数将其转换为形状为(3,2)的新数组,代码如下:
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
new_arr = arr.reshape((3,2))
print(new_arr)
```
输出结果为:
```
array([[1, 2],
[3, 4],
[5, 6]])
```
numpy reshape函数参数详解
numpy中的reshape函数可以将一个数组重塑为指定形状的新数组。它的语法如下:
```python
numpy.reshape(arr, newshape, order='C')
```
其中,arr表示要重塑的数组,newshape表示新数组的形状,order表示重塑后的数组在内存中的存储顺序,默认为'C',即按行存储。
下面是一些常见的用法示例:
```python
import numpy as np
# 将一维数组重塑为二维数组
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]]
# 将二维数组重塑为三维数组
c = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
d = np.reshape(c, (2, 2, 2))
print(d)
# 输出:
# [[[1 2]
# [3 4]]
#
# [[5 6]
# [7 8]]]
# 将三维数组重塑为二维数组
e = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
f = np.reshape(e, (4, 2))
print(f)
# 输出:
# [[1 2]
# [3 4]
# [5 6]
# [7 8]]
```