pythonnumpy的reshape
时间: 2023-08-17 17:15:23 浏览: 53
Python的NumPy库提供了函数,用于改数组的形状。reshape有多种用法。
引用[1]中的用法是将数组转换成n列的形式。例如,np.arange(16).reshape(2,8)会生成16个自然数,并以2行8列的形式显示。
引用[2]中的用法是将数组转换成1行n列的形式。例如,data.reshape(-1,8)会将源数据转换成1行8列的数据。
引用[3]中的用法是将数组转换成m行n列的形式。例如,data.reshape(4,2)会将源数据转换成4行2列的矩阵。
总结来说,reshape函数可以根据指定的行数和列数改变数组的形状。
相关问题
python numpy reshape
Python中的NumPy库提供了一个reshape()函数,用于改变数组的形状。该函数可以将一个数组转换为指定的形状,例如将一个一维数组转换为二维数组,或将一个二维数组转换为三维数组等。通过reshape()函数,我们可以方便地对数组进行重塑,以满足不同的需求。
numpy reshape
NumPy的reshape()函数用于将数组重新排列成新的形状。它的语法如下:
```python
numpy.reshape(arr, newshape, order='C')
```
参数说明:
- arr:要重新排列的数组。
- newshape:整数或整数元组,用于指定新数组的形状。
- order(可选):指定重新排列元素的顺序。默认为“C”,表示按行排列。
示例:
```python
import numpy as np
# 创建一个一维数组
arr1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
# 将一维数组转换为二维数组,形状为(3,2)
arr2d = np.reshape(arr1d, (3, 2))
print(arr2d)
# 输出:[[1 2]
# [3 4]
# [5 6]]
# 将二维数组转换为三维数组,形状为(1,3,2)
arr3d = np.reshape(arr2d, (1, 3, 2))
print(arr3d)
# 输出:[[[1 2]
# [3 4]
# [5 6]]]
```