numpy中reshape
时间: 2023-10-23 12:13:07 浏览: 127
NumPy中的reshape函数用于改变数组的形状。它接受一个表示新形状的元组作为参数,并返回一个具有新形状的新数组,原始数组的元素数必须与新形状兼容。
例如,假设我们有一个1维数组arr,它包含6个元素:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
```
我们可以使用reshape函数将其转换为一个2行3列的矩阵:
```python
new_arr = arr.reshape(2, 3)
```
现在new_arr是一个2x3的矩阵,它包含之前arr中的所有元素:
```
[[1 2 3]
[4 5 6]]
```
需要注意的是,reshape函数返回一个新数组,而不是修改原始数组。如果您希望在原始数组上进行操作,请使用resize函数。另外,如果您在调整形状时指定新形状中的某个维度为-1,则NumPy会自动计算该维度的大小,以使新数组的元素数与原始数组相同。例如,以下代码将创建一个2x3的矩阵:
```python
new_arr = arr.reshape(2, -1)
```
这里我们指定了新形状的第一个维度为2,但是第二个维度为-1,这意味着NumPy会自动计算第二个维度的大小以使新数组的元素数与原始数组相同。在这种情况下,NumPy将计算第二个维度的大小为3,因为原始数组中有6个元素,并且2x3=6。
相关问题
numpy中reshape函数
numpy中的reshape函数是一个常用的函数,它可以在不改变矩阵的数值的前提下修改矩阵的形状。根据引用[1]和引用的描述,我们可以总结出reshape函数的几种用法:
1. 修改矩阵的形状:
```python
import numpy as np
# 创建一个3x4的矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8],
[9, 10, 11, 12]])
# 将矩阵reshape为2x6的矩阵
reshaped_matrix = np.reshape(matrix, (2, 6))
print(reshaped_matrix)
```
输出:
```
[[ 1 2 3 4 5 6]
[ 7 8 9 10 11 12]]
```
2. 修改矩阵的形状,并指定其中一个维度为-1,表示自动计算该维度的大小:
```python
import numpy as np
# 创建一个6x2的矩阵
matrix = np.array([[1, 2],
[3, 4],
[5, 6],
[7, 8],
[9, 10],
[11, 12]])
# 将矩阵reshape为3x4的矩阵
reshaped_matrix = np.reshape(matrix, (3, -1))
print(reshaped_matrix)
```
输出:
```
[[ 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8]
[ 9 10 11 12]]
```
3. 将多维矩阵展平为一维矩阵:
```python
import numpy as np
# 创建一个3x3的矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
# 将矩阵展平为一维矩阵
flattened_matrix = np.reshape(matrix, -1)
print(flattened_matrix)
```
输出:
```
[1 2 3 4 5 6 7 8 9]
```
numpy中reshape和resize
numpy中的reshape和resize函数都可以用于改变数组的形状,但它们在操作时有一些不同之处。
reshape函数是numpy中最常用的函数之一,它可以将一个数组重新组织成指定形状的新数组,而不改变原始数组的数据。例如,如果有一个形状为(4, 3)的数组arr,我们可以使用arr.reshape((3, 4))将其变成一个形状为(3, 4)的新数组。需要注意的是,reshape函数返回的是一个新的数组,而不是修改原始数组。
resize函数也可以用于改变数组的形状,但与reshape不同,resize函数会直接在原始数组上进行操作,而不是返回一个新的数组。如果通过resize函数将一个形状为(4, 3)的数组arr改变为形状(3, 4),它会直接修改原始数组arr,并且重新分配元素的值以适应新的形状。如果新形状比原始数组大,那么新分配的元素将被填充为0或其他指定的值。
总结起来,reshape函数返回一个新的数组,而resize函数可以直接在原始数组上修改形状。
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