array_reshape
时间: 2023-08-30 07:10:46 浏览: 42
在很多编程语言中,`array_reshape`函数用于改变数组的形状,即重新排列数组的维度。它通常会返回一个新的数组,该数组包含原始数组中相同的元素,但按照不同的形状重新排列。例如,如果原始数组是一个二维数组,我们可以使用`array_reshape`函数将其转换为一个一维数组或者三维数组。
在Python中,`numpy`库提供了`reshape()`函数来实现数组的重塑。示例如下:
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
new_arr = arr.reshape(3, 2)
print(arr)
print(new_arr)
```
输出:
```
[[1 2 3]
[4 5 6]]
[[1 2]
[3 4]
[5 6]]
```
在上面的例子中,我们使用`reshape()`函数将原始的二维数组转换为一个新的形状为`(3, 2)`的二维数组。
相关问题
def image_to_array_1dim(img,w,h): img_r,img_g,img_b = img.split() # print("img.size:",img.size) #416*416 #如果转换成numpy数组,可以用shape。np.arrary(img) image_array_r = np.array(img_r,dtype='float32')/255 # 将RGB归一化 image_array_g = np.array(img_g,dtype='float32')/255 image_array_b = np.array(img_b,dtype= 'float32')/255 # print("image_array_r.shape:",image_array_r.shape) # (416, 416) image_array_r = image_array_r.reshape(w*h,) # reshape至一维 image_array_g = image_array_g.reshape(w*h,) image_array_b = image_array_b.reshape(w*h,) # print("image_array_r.shape:",image_array_r.shape) # (173056,) img_array_3 = [image_array_r,image_array_g,image_array_b] # 合并成三维,再reshape至一维 img_array_3 = np.array(img_array_3) img_array_3 = img_array_3.reshape(3*w*h,)
这段代码中,首先使用PIL库中的split()函数将图像拆分为R、G、B三个通道的图像。接着将每个通道的图像转换为numpy数组,并将像素值归一化到0到1之间。然后,将每个通道的数组reshape为一维数组,最后将三个通道的数组合并成一个三维数组,并将其reshape为一维数组。最终返回的就是一个一维的numpy数组。
array reshape
Array.reshape()是一个NumPy数组的方法,用于改变数组的形状。它可以接受一个或多个参数来指定新的形状。例如,可以使用Array.reshape(4,3)将一个三行四列的数组转换为一个四行三列的数组。在参数中,可以使用-1来表示自动计算该维度的大小,例如reshape(-1,1)将数组转换为一列,reshape(1,-1)将数组转换为一行。在C++代码中,HLS ARRAY_RESHAPE指令用于指定数组在内存中的布局,complete表示完整重塑,dim=2表示对第二个维度进行重塑。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [numpy中array的reshape方法](https://blog.csdn.net/qq_43784653/article/details/108186494)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [【Python】numpy中array的reshape方法](https://blog.csdn.net/weixin_44109827/article/details/124574451)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [[HLS] array reshape](https://blog.csdn.net/qq_35608277/article/details/113528007)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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