numpy reshape
时间: 2023-10-08 15:06:52 浏览: 41
NumPy的reshape()函数用于将数组重新排列成新的形状。它的语法如下:
```python
numpy.reshape(arr, newshape, order='C')
```
参数说明:
- arr:要重新排列的数组。
- newshape:整数或整数元组,用于指定新数组的形状。
- order(可选):指定重新排列元素的顺序。默认为“C”,表示按行排列。
示例:
```python
import numpy as np
# 创建一个一维数组
arr1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
# 将一维数组转换为二维数组,形状为(3,2)
arr2d = np.reshape(arr1d, (3, 2))
print(arr2d)
# 输出:[[1 2]
# [3 4]
# [5 6]]
# 将二维数组转换为三维数组,形状为(1,3,2)
arr3d = np.reshape(arr2d, (1, 3, 2))
print(arr3d)
# 输出:[[[1 2]
# [3 4]
# [5 6]]]
```
相关问题
python numpy reshape
Python中的NumPy库提供了一个reshape()函数,用于改变数组的形状。该函数可以将一个数组转换为指定的形状,例如将一个一维数组转换为二维数组,或将一个二维数组转换为三维数组等。通过reshape()函数,我们可以方便地对数组进行重塑,以满足不同的需求。
numpy reshape 如何降维
要将数组降维,你可以使用NumPy中的`reshape()`函数。`reshape()`函数可以改变数组的形状而不改变其数据。
例如,假设你有一个二维数组`arr`,你想将其降维为一维数组,可以使用以下代码:
``` python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
new_arr = arr.reshape(-1)
print(new_arr)
```
输出结果为:
```
[1 2 3 4 5 6]
```
在`reshape()`函数中,通过将参数设置为`-1`,可以自动计算数组在该维度的大小。这样就可以根据数组的大小来决定新数组的形状,实现降维操作。
希望这个例子能帮助你理解如何使用`reshape()`函数来降维。