先上例子 a = numpy.arange(20) 1. 通过函数reshape,我们可以重新构造一下这个数组,例如,我们可以构造一个4*5的二维数组,其中reshape的参数表示各维度的大小,且按各维顺序排列(两维时就是按行排列,这和R中按列是不同的): a = a.reshape(4,5) 1. 构造更高维的也没问题: a = a.reshape(2,2,5) 1...
importnumpyasnp# 创建一个一维数组arr1d=np.array([1,2,3,4,5,6])print("numpyarray.com - 原始一维数组:",arr1d)# 将一维数组reshape为2x3的二维数组arr2d=arr1d.reshape(2,3)print("numpyarray.com - reshape后的二维数组:",arr2d)# 将二维数组reshape回一维数组arr1d_again=arr2d.reshape(-1...
reshape函数不会改变原始数组,而是返回一个新的视图。 1.2 使用-1作为维度 reshape函数允许使用-1作为维度,这意味着NumPy将自动计算该维度的大小: importnumpyasnp# 创建一个包含12个元素的一维数组arr=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12])# 使用-1自动计算行数reshaped_arr=arr.reshape(-1,3)p...
b = a.reshape(1,8) # 改变格式(形状)为1行8列,行数是 a(8)能除的尽的数才行 print(b.shape) # 查看当前格式 c = a.reshape(1,-1) # 改变格式(形状),'-1代表请系统自行计算列数' print(c.shape) print("-"*20) d = a.reshape(2,-1) # 2维2行4列,行数是 a(8)能除的尽的数才...
reshape函数返回一个指向相同数据的新ndarray对象,这意味着修改一个ndarray也会修改另一个ndarray。 复制g2 = g.reshape(4,6)print(g2)print("秩:", g2.ndim) 复制输出:[[ 0 1 2 3 4 5] [ 6 7 8 9 10 11] [12 13 14 15 16 17] ...
numpy.reshape 函数的原型 numpy.reshape(a, newshape, order='C') 参数解析 a:输入一个将要被reshape的数组 newshape:两种情况:1)整数;2)元组 如果是整数的话,那么这个结果将会变成1-D,也就是一维的形式; 注意维度可以是-1,这种情况表示,numpy可以根据数组的长度以及剩下的维度数来自动推断维度的数量。
比如常用的操作主要有两个,一个是转置,另外一个是reshape。 转置与reshape 转置操作很简单,它对应线性代数当中的转置矩阵这个概念,也就是说它的功能就是将一个矩阵进行转置。 转置矩阵的定义是将一个矩阵的横行写为转置矩阵的纵列,把纵列写成转置矩阵的横行。这个定义的是二维的矩阵,本质上来说,转置操作其实是将一...
首先我们来看数组重塑,所谓的重塑本质上就是改变数组的shape。在保证数组当中所有元素不变的前提下,变更数组形状的操作。比如常用的操作主要有两个,一个是转置,另外一个是reshape。
reshape 可以理解为,先用 ravel 按照 order 顺序展平,然后再将展平后的数据按照 order 顺序,放进 array 里。 a=np.arange(6).reshape((3,2))a_=np.reshape(a,(2,3),order='F')### 先 ravel 按照order展平,然后再将展平后的数据按照order放进 array 里b=np.ravel(a_,order="F")# [0 2 4...
numpy.reshape(a, newshape, order=’C’)参数: a:array_like 要重新形成的数组。 newshape:int或tuple的整数 新的形状应该与原始形状兼容。如果是整数,则结果将是该长度的1-D数组。一个形状维度可以是-1。在这种情况下,从数组的长度和其余维度推断该值。 order:{‘C’,’F’,’A’}可选 使用此索引顺序...