reshape 函数将其中一个矩阵重塑为与另一个矩阵相同的维度。怎么做
时间: 2024-03-13 17:42:52 浏览: 20
reshape 函数可以将一个矩阵重塑为另一个维度相同的矩阵,方法如下:
假设你有一个矩阵 A,它的维度为 m×n,你想将它重塑为一个 p×q 的矩阵 B,使得 B 中的元素与 A 中的元素相同。你可以使用以下代码:
```
B = reshape(A, [p q]);
```
其中,[p q] 是一个包含两个数字的向量,表示要将 A 重塑为的新的维度。注意,p×q 必须等于 m×n,否则会出现维度不匹配的错误。
在本例中,如果你想将 yyi 重塑为与 sigmac 相同的维度,你可以使用以下代码:
```
yyi = reshape(yyi, size(sigmac));
```
这将会将 yyi 重塑为与 sigmac 相同的维度,使得它们可以进行逐元素相乘的运算。
相关问题
如何将一维数组重塑为一个二维矩阵?
要将一维数组重塑为一个二维矩阵,可以使用数组操作库(如NumPy)提供的函数来实现。以下是一种常见的方法:
假设有一个一维数组array,要将其重塑为一个M×N的二维矩阵。
```python
import numpy as np
M = ... # 矩阵的行数
N = ... # 矩阵的列数
# 将一维数组重塑为二维矩阵
matrix = np.reshape(array, (M, N))
```
在上述代码中,`np.reshape()`函数用于将一维数组`array`重塑为一个M×N的二维矩阵。可以通过指定目标矩阵的行数`M`和列数`N`来确定重塑后的形状。
需要注意的是,重塑操作要求原始一维数组的长度与目标二维矩阵的元素个数相匹配。也就是说,原始一维数组的长度应为M×N。
如果希望根据原始一维数组的长度自动确定目标二维矩阵的形状(例如,将一维数组按照平方根长度重塑为一个正方形矩阵),可以使用如下代码:
```python
import numpy as np
N = int(np.sqrt(len(array))) # 确定矩阵的行数和列数
matrix = np.reshape(array, (N, N)) # 将一维数组重塑为二维矩阵
```
在这种情况下,矩阵的行数和列数都将等于原始一维数组的长度的平方根。
MATLAB 的 reshape 函数重塑后的矩阵按行展开还是按列展开
默认情况下,MATLAB 的 reshape 函数会按列展开重塑后的矩阵。如果希望按行展开,可以使用转置操作来实现。例如:
```matlab
A = [1 2 3; 4 5 6];
B = reshape(A', 1, []);
```
这里的 A' 将 A 进行转置,然后 reshape 函数将转置后的矩阵按行展开为一个行向量 B。