在reshape函数中,可以使用-1来让Numpy自动计算该维度的大小。 importnumpyasnp# 创建一个一维数组arr_1d=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])# 将一维数组转换为4行2列的二维数组,其中列数自动计算arr_2d=arr_1d.reshape((4,-1))print(arr_2d) Python Copy Output: 示例3: 转换具有更多元素的数组 import...
1、一维数组的重塑:NumPy模块中的reshape()函数可以在不改变数组元素内容和个数的情况下重塑数组的形状。一维数组的重塑就是将一行或一列的数组转换为多行多列的数组,示例如下: importnumpyasnparr=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])a=arr.reshape(2,4)b=arr.reshape(4,2)print(a)print(b) 输出结果如下...
1、最简单的reshape函数 2、flatten函数 3、ravel函数 4、squeeze函数(只能对一维数组进行转换) # reshape方法进行数组维度的转换 print('应用reshape方法进行数组维度的转换:', arr.reshape(-1)) # flatten 有一个参数为order,表示转换的维度,C为按行,F为按列 print('应用flatten方法进行数组维度的转换:', arr...
1、导入相应的包,本系列教程所有的np指的都是numpy这个包 1#coding = utf-82importnumpy as np3importrandom 2、将二维数组转换为一维数组的方法 (1)使用reshape()函数,这个方法是间接法,利用reshape()函数的属性,间接的把二维数组转换为一维数组 (2)使用flatten()函数,推荐使用这个方法,这个方法是numpy自带的函...
numpy 中的reshape,flatten,ravel 数据平展,多维数组变成一维数组 importnumpyasnp 使用array对象 arr1=np.arange(12).reshape(3,4)print(arr1)print(type(arr1)) [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]]<class'numpy.ndarray'> flatten 展平 ...
创建全为 1 的三维数组: np.ones((2, 3, 4)) 创建一维等差数组: np.arange(5) 创建二维等差数组: np.arange(6).reshape(2, 3) 创建单位矩阵(二维数组): np.eye(3) 创建等间隔一维数组: np.linspace(1, 10, num=6) 创建二维随机数组: ...
1.数组的变形 我们经常用 reshape ( )方法来变形数组 例如 import numpy as np np.arange( 10 ) 输出是0到9的一维数组 np.arange( 10 ).reshape ( (2, 5 ) ) 输出为 array ( [ [0,1,2,3,4], [5,6,7,8,9] ] ) 这就将一维数组变成了二维数组 ...
reshape函数不仅可以用于一维数组,还可以用于多维数组。我们可以将高维数组重塑为低维数组,或者将低维数组重塑为高维数组。 以下是一个将二维数组重塑为三维数组的例子: importnumpyasnp# 创建一个2x6的二维数组arr=np.array([[1,2,3,4,5,6],[7,8,9,10,11,12]])print("Original array from numpyarray.co...
其中,-1表示在reshape是该维度自动决定,方括号中的None等同于np.newaxis,表示在指定位置添加一个空轴。 因此,NumPy中共有三种类型的向量:1维数组,2维行向量和2维列向量。以下是两两类型转换图: 根据广播规则,一维数组被隐式解释为二维行向量,因此通常不必在这两个数组之间进行转换,对应图中阴影化区域。 严格来说...
比如,5 维可以为:(1,2,1,3,2): 至此,你应该完全理解 reshape 操作后的魔法: buffer 是个一维数组,永远不变; 变化的 shape 通过 view 传达; 取值仅有 0 的自由轴,能变化出任意维度。 最后补充一点:reshape 操作返回的对象仅仅是原数组的视图,是一个引用,并未发生复制操作,因此 reshape 一个高效的操作。