np.reshape函数
时间: 2023-10-23 14:24:34 浏览: 50
np.reshape函数是NumPy库中的一个方法,用于将数组重塑为新的形状,而不改变其数据。
语法:
numpy.reshape(arr, newshape, order='C')
参数:
- arr:要重塑的数组。
- newshape:新的形状,可以是元组或整数。
- order:可选参数,指定数组应如何重塑。默认为'C',表示按行的C风格顺序重塑,也可以是'F',表示按列的Fortran风格顺序重塑。
返回值:
返回一个重塑后的数组。
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]]
# 将二维数组重塑为一维数组
c = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
d = np.reshape(c, (6,))
print(d)
# 输出:
# [1 2 3 4 5 6]
```
相关问题
tf.reshape 和np.reshape
tf.reshape和np.reshape都是用于改变张量形状的函数。它们的参数都是一个张量和一个目标形状,但是在使用上有一些不同。tf.reshape是TensorFlow中的函数,用于改变张量的形状,它的参数是一个张量和一个目标形状,返回一个新的张量。而np.reshape是NumPy中的函数,也用于改变数组的形状,它的参数也是一个数组和一个目标形状,返回一个新的数组。两者的功能类似,但是在使用上有一些不同,例如在处理GPU上的张量时,tf.reshape比np.reshape更高效。此外,tf.reshape还可以在计算图中进行自动微分,而np.reshape则不能。
python中np.reshape
np.reshape()方法是Python中numpy库中的一个方法,它用于改变数组的形状。具体而言,reshape()方法可以将一个数组改变为指定的形状,并返回一个新的数组对象。
下面是使用np.reshape()方法的步骤和示例:
1. 首先,导入numpy库和random模块:
```python
import numpy as np
from numpy import random as nr
```
2. 然后,生成一个4行3列的随机数组r:
```python
r = nr.randint(0, 10, size=(4, 3))
```
3. 接下来,使用reshape()方法改变数组的形状,有两种使用方法:
- 方法一:使用np.reshape()函数,传入要改变的数组和目标形状作为参数,同时可以指定order参数来改变数组的存储顺序。例如:np.reshape(r, (-1, 1), order='F')。
- 方法二:直接在数组对象上调用reshape()方法,传入目标形状作为参数,同时也可以指定order参数。例如:r1 = r.reshape((-1, 1), order='F')。
4. 可以通过打印输出来观察不同order参数下的效果:
```python
r1 = r.reshape((3, 4), order='A')
r2 = r.reshape((3, 4), order='C')
r3 = r.reshape((3, 4), order='F')
r4 = r.reshape((3, 4))
print("r:", r)
print("r1:", r1)
print("r2:", r2)
print("r3:", r3)
print("r4:", r4)
```
这样,你就可以通过np.reshape()方法来改变数组的形状了。