reshape函数的用法

reshape函数是Numpy库中的一个函数，用于将数组重新改变形状。它的语法格式如下：

numpy.reshape(arr, newshape, order='C')

其中，arr是要改变形状的数组，newshape是新的形状，order参数用于指定填充顺序，可选的值为'C'和'F'，默认为'C'。

例如，将一个一维数组改变为三行四列的二维数组：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
new_arr = np.reshape(arr, (3, 4))
print(new_arr)

输出结果为：

[[ 1  2  3  4]
 [ 5  6  7  8]
 [ 9 10 11 12]]

另外，如果newshape中某一维度的值为-1，那么该维度的大小将根据数组的总大小和其他维度的大小自动计算得出。例如，将一个一维数组改变为三行的二维数组：

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
new_arr = np.reshape(arr, (-1, 3))
print(new_arr)

输出结果为：

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

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reshape函数用法

reshape函数是用来改变数组形状的函数，它可以将一个数组变成指定形状的新数组。例如，可以使用reshape函数将一个一维数组变成二维数组，或者将一个三维数组变成二维数组。reshape函数的用法如下：numpy.reshape(arr, newshape, order='C')，其中arr是要改变形状的数组，newshape是新的形状，order是可选参数，表示数组在内存中的存储顺序，默认为'C'，即按行存储。

matlab reshape函数用法

MATLAB 的 reshape 函数可以改变矩阵的维度。语法为：B = reshape(A,m,n)。其中 A 为需要被重塑的矩阵，m 和 n 分别是新矩阵的行数和列数，B 是重塑后的矩阵。 reshape(A,[m n]) 也是可以的。