numpy的reshape函数用法
时间: 2023-05-31 16:03:48 浏览: 90
numpy的reshape函数用于改变数组的形状,即改变数组的维度和大小。函数的语法如下:
```python
numpy.reshape(arr, newshape, order='C')
```
其中,arr是需要改变形状的数组;newshape是新的形状,可以是一个整数或一个元组;order是可选参数,用于指定数组在内存中的存储顺序,默认为'C',表示按行存储。
示例:
```python
import numpy as np
# 创建一个一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
# 将数组改为二维数组,形状为(2, 3)
new_arr = np.reshape(arr, (2, 3))
print(new_arr)
# 输出:
# [[1 2 3]
# [4 5 6]]
# 将数组改为三维数组,形状为(2, 3, 1)
new_arr = np.reshape(arr, (2, 3, 1))
print(new_arr)
# 输出:
# [[[1]
# [2]
# [3]]
# [[4]
# [5]
# [6]]]
```
相关问题
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]]
```
numpy reshape 函数的使用
numpy中的reshape函数可以将数组转换为不同的形状,其用法如下:
```python
numpy.reshape(a, newshape, order='C')
```
其中,a表示要转换形状的数组,newshape是一个整数或整数元组,表示新的形状,order是可选参数,表示读取元素的顺序。如果不指定order,则默认为C(按行)。
例如,将一个一维数组转换为二维数组:
```python
import numpy as np
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]]
```
另外,当newshape中有一个轴的值为-1时,reshape函数会自动计算该轴的长度,以满足原始数组和新数组的元素总数相同:
```python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
b = np.reshape(a, (2, -1))
print(b)
```
输出:
```
[[1 2 3]
[4 5 6]]
```
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