python np.reshape

np.reshape 是 numpy 库中用来改变数组形状的函数，其语法为：

np.reshape(array, newshape, order='C')

其中，array 表示要改变形状的数组，newshape 表示要改变成的新形状，order 表示元素在内存中存储的顺序，取值为'C'或'F'，分别表示 C 风格和 Fortran 风格。

示例：

import numpy as np

a = np.array([1,2,3,4,5,6])
b = np.reshape(a, (2,3))  # 将一维数组变成二维数组
print(b)
# 输出：
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]]

在上面的示例中，将一维数组 a 变为了二维数组 b，其行数为 2，列数为 3。

相关问题

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：

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：

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：

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。

Python 里面np.reshape

在Python的NumPy库中，`reshape()`是一个非常重要的函数，它用于改变数组的形状，但不改变数据本身。这个方法允许你将一维、二维或其他维度的数组重新组织成另一种形状，比如将一个矩阵展平成一维向量，或将一维向量重塑为多行或多列的矩阵。

例如，如果你有一个形状为`(6,)`的一维数组，你可以通过`reshape(3, 2)`将其转换为一个形状为`(3, 2)`的二维数组，每行有2个元素，共3行。值得注意的是，原数组的总元素数量必须保持不变。

import numpy as np

# 创建一个一维数组
arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
reshaped_arr = arr.reshape((3, 2))
print(reshaped_arr)  # 输出类似 [[0, 1], [2, 3], [4, 5]]