# importing numpy libraryimportnumpyasnp# creating an one-dimensional arrayarr_2dim=np.array([[1],[2],[3],[4],[5]])# printing the created array and its shapeprint('Array:\n{}\nShape of the array: {}'.format(arr_2dim,arr_2dim.shape)) 输出 Array:[[1][2][3][4][5]]Shape...
numpy.reshape(a, newshape, order=‘C’):在不改变数据的情况下为数组赋予新的形状 a:类数组(array_like)。待重塑数组 newshape:整数(一维数组)或者整数列表/元组(高维数组)等。重塑之后的数组形状(shape)。需要注意的是重塑之后的数组形状要与待重塑数组的形状相容 order:{‘C’, ‘F’, ‘A’},可选参数。
numpy.ndarray.resize(size, refcheck=True, order='C') 复制代码 其中,size是一个整数元组,表示新数组的大小;refcheck参数检查原数组是否与新数组的形状兼容(默认为True);order参数指定元素在新数组中的排列顺序。 示例: importnumpyasnpa=np.array([1,2,3,4,5,6])a.resize((3,2))print(a) 复制代码 ...
numpy.ndarray.flatten 返回一个折叠成一维的数组。但是该函数只能适用于numpy对象,即array或者mat,普通的list列表是不行的。 numpy.ndarray.flatten 返回一份数组拷贝,对拷贝所做的修改不会影响原始数组,格式如下: ndarray.flatten(order='C') 参数说明: order:'C' -- 按行,'F' -- 按列,'A' -- 原顺序...
numpy.array numpy.array和array、List一样可以直接访问元素或者修改,但是加上了一些额外的操作。 使用dtype方法查看numpy.array数据类型,可以看出是整形 数据存储方式为浮点数,但是只接受整数部分的复制,所以nparr[3]=3.14报错 再创建一个nparr2,因为由浮点数存在,所以取最大精度的数据类型float64 ...
NumPy 数组有一个名为的属性shape,它返回一个元组,每个索引都有对应元素的数量。 例子 打印二维数组的形状: import numpyas np arr = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]) print(arr.shape) 自己试试 » 上面的示例返回(2, 4),这意味着数组有 2 个维度,其中第一个维度有 2 个元素,第二个维度...
数组的形状是每个维中元素的数量。 获取数组的形状 NumPy 数组有一个名为 shape 的属性,该属性返回一个元组,每个索引具有相应元素的数量。 实例 打印2-D 数组的形状: import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) print(arr.shape) 运行实例 上面的例子返回 (2, 4)...
首先,让我们来看看如何使用`numpy.reshape`函数。假设你有一个一维数组,你可以通过指定新的形状参数来将其重塑为二维数组:```python import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) arr_reshaped = np.reshape(arr, (2, 3))