numpy的reshape函数

numpy的reshape函数用于改变数组的形状，返回一个新的数组，不改变原数组。

语法：numpy.reshape(array, newshape, order='C')

参数说明：
- array：需要改变形状的数组。
- newshape：新的形状，可以是一个整数或者一个元组。
- order：可选参数，表示数组在内存中的排列方式，有两种取值：'C'表示按行排列，'F'表示按列排列，默认为'C'。

示例：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
new_arr = np.reshape(arr, (3, 2))
print(new_arr)
# 输出：
# [[1 2]
#  [3 4]
#  [5 6]]

上面的代码将原数组arr的形状改为了(3,2)，返回了一个新的数组new_arr。注意，改变形状后的数组元素个数必须与原数组相同，否则会报错。

另外，可以使用-1作为一个维度指定的值，表示根据数组元素个数和其他维度的值来自动计算该维度的值。

示例：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
new_arr = np.reshape(arr, (2, -1))  # 第二个维度自动计算
print(new_arr)
# 输出：
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]]

相关问题

numpy reshape函数

在NumPy中，`reshape()`函数是一个用于改变数组形状但保持数据不变的重要工具。它允许你将一维数组转换成多维数组，或者将多维数组转换成不同维度但元素总数相同的数组。基本语法如下：

array.reshape(new_shape)

- `array`: 需要调整形状的原始NumPy数组。
- `new_shape`: 新的形状，可以是整数元组，表示每个维度的大小。

例如，假设我们有如下的数组：

import numpy as np
original_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
print("Original array:")
print(original_array)

我们可以使用`reshape()`将其转换为不同的形状：

# 将一维数组转为二阶数组
reshaped_2d = original_array.reshape((2, 3))
print("Reshaped to (2, 3):")
print(reshaped_2d)

# 或者转为一维数组，元素数量不变
reshaped_1d = original_array.reshape(-1)
print("Reshaped to one-dimensional:")
print(reshaped_1d)

需要注意的是，如果你尝试重塑的数组的新形状导致元素总数变化，或者新的形状不兼容当前的数据（比如试图将偶数长度的一维数组重塑为奇数长度），`reshape()`将会抛出异常。

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：

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：

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]]