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]]

相关问题

reshape函数用法

`reshape` 函数用于改变一个数组的形状（shape），不改变其数据内容，返回一个新的数组。

语法如下：

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

其中，参数含义如下：

- `arr`：要被改变形状的数组。
- `newshape`：整数或者整数数组，新的形状。
- `order`：可选，'C'表示按行读取，'F'表示按列读取，'A'表示原顺序读取。

示例代码：

import numpy as np

a = np.array([[1,2], [3,4], [5,6]])
print("原始数组：")
print(a)
print("原始数组的形状：")
print(a.shape)

# 将原始数组改为 2 行 3 列的数组
b = np.reshape(a, (2, 3))
print("修改后的数组：")
print(b)
print("修改后的数组的形状：")
print(b.shape)

输出结果：

原始数组：
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]
原始数组的形状：
(3, 2)
修改后的数组：
[[1 2 3]
 [4 5 6]]
修改后的数组的形状：
(2, 3)

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。