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...
4. 组合flatten()和reshape() 虽然flatten()通常用于创建1D数组,但我们可以将其与reshape()结合使用来实现3D到2D的转换: importnumpyasnp array_3d=np.array([[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]]])array_2d=array_3d.flatten().reshape(-1,2)print("Original 3D array from numpyarray.com:")print(...
如果需要列向量，则有转置方法对其进行操作： 能够从一维数组中生成二位数组列向量的两个操作是使用命令reshape重排和newaxis建立新索引： 这里的-1参数表示reshape自动计算第二个维度上的数组长度，None在方括号中充当np.newaxis的快捷方式，该快捷方式在指定位置添加了一个空axis。 因此，NumPy中总共有三种类型的向量：...
reshape()函数接受一个参数,该参数指定数组的新形状。将一维数组重塑为具有一列的二维数组,在这种情况下,该元组将作为第一维(data.shape[0])中的数组形状和第二维的中1。 代码语言:txt 复制 data = data.reshape((data.shape[0], 1)) 综上所述,我们得到如下示例。 代码语言:txt 复制 # reshape 1D array...
reshape:只是在逻辑上改变矩阵的行列数或者通道数,也不会增减任何数据,在深度学习中我们经常用到 resize:用来改变图片大小的,从本质上改变图片,会改变图片的数据内容 三、数组堆叠 >> a = np.floor(10*np.random.random((2,2)))>>>a array([[8., 8.], ...
a = np.arange(4).reshape(2,2) np.transpose(a) 2.6 维度改变 atleast_xd 支持将输入数据直接视为 x维。这里的 x 可以表示:1,2,3。方法分别维: numpy.atleast_1d() numpy.atleast_2d() numpy.atleast_3d() 举个例子: import numpy as np ...
2、np.reshape(a, shape) reshape方法将数组a在不改变数据的情况下改变形状。a表示目标数组,shape表示所要改变为的形状,可以为元组如(2,3),也可为列表如[2,3]。shape中某一维度的值为-1表示此维度的数据长度为自适应。但是shape改变的新数组大小必须与原数组相同。返回值为numpy数组。同时,可以使用a.reshape...
>>> a = np.arange(6) # 1D 数组 >>> print(a) [0 1 2 3 4 5] >>> b = np.arange(12).reshape(4,3) # 2D 数组 >>> print(b) [[ 0 1 2] [ 3 4 5] [ 6 7 8] [ 9 10 11]] >>> c = np.arange(24).reshape(2,3,4) # 3D 数组 ...
astype, atleast 1d, atleast 2d, atleast 3d, mat 1. 操作 array split, column stack, concatenate, diagonal, dsplit, dstack, hsplit, hstack, item, newaxis, ravel, repeat, reshape, resize, squeeze, swapaxes, take, transpose, vsplit, vstack ...
np.atleast_2d: 用于将输入的数组转成二维数组,如果输入数组是二维,则输出不变; np.atleast_3d: 用于将输入的数组转成三维数组,如果输入数组是三维,则输出不变; import numpy as np if __name__ == '__main__': arr = np.array([1, 2, 3, 4]) two_arr = np.arange(6).reshape((2, 3))...