importnumpyasnp# 创建一个4x2的数组original_array=np.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]])# 行优先重塑reshaped_C=np.reshape(original_array,(2,4),order='C')print("行优先重塑:")print(reshaped_C)# 列优先重塑reshaped_F=np.reshape(original_array,(4,2),order='F')print("\n列优先...
>>b=[iforiinrange(0,9)]>>>c=np.array(b).reshape((3,3),order='C')>>>carray([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]])>>>b=[iforiinrange(0,9)]>>>d=np.array(b).reshape((3,3),order='F')>>>darray([[0,3,6],[1,4,7],[2,5,8]]) 那么, 那么, 那么, 有同学要问了...
1.首先随机生成一个4行3列的数组 2.使用reshape 这里有两种使用方法,可以使用np.reshape(r,(-1,1),order='F'),也可以使用r1=r.reshape((-1,1),order='F'),这里选择使用第二种方法。通过示例可以观察不同的order参数效果。 通过例子可以看出来,F是优先对列信息进行操作,而C是优先行信息操作。如果未对r...
1、首先随机生成一个4行3列的数组 2、使用reshape,这里有两种使用方法,可以使用np.reshape(r,(-1,1),order='F'),也可以使用r1=r.reshape((-1,1),order='F'),这里我选择使用第二种方法。通过示例可以观察不同的order参数效果。 通过例子可以看出来,F是优先对列信息进行操作,而C是优先行信息操作。如果未...
具体来说,reshape函数有三个参数: 1. a:要重塑的数组。 2. newshape:新形状,应与原始形状兼容。如果是整数,则结果将是该长度的一维数组。 3. order:可选,表示如何读取和写入数组的元素。默认为‘C’,表示使用类似C的索引顺序读取和写入元素。也可以使用其他选项,如‘F’或‘A’,分别表示使用类似于Fortran或...
reshape函数就是为了满足这个需求而设计的。 reshape函数的语法如下: numpy.reshape(a, newshape, order='C') 其中,a是要改变形状的数组,newshape是新的形状,order是可选参数,用于指定数组的存储顺序。默认值是'C',表示按行存储。 下面我们来看一些具体的例子,以帮助大家更好地理解reshape函数的用法。 例子1:...
z.reshape(-1,1)array([[1],[2],[3],[4],[5],[6],[7],[8],[9],[10],[11],[12]...
order:读取原数组的规则,默认为C(C行优先,F按某种方式,但不是列优先!) order暂时按这么理解。 3.使用 b = np.reshape(a, newshape) b = a.reshape(newshape) key:其中newshape中可以有参数-1,意义为模糊推测,如(-1, 2)我不管你有行,修改为2列的二维数组即可;如(3,-1)我不管你有几列,修改为3行...
reshape函数还有一个可选参数order,用于指定元素在新数组中的排列顺序,默认情况下,order参数的值为'C',表示按行主序(C风格)排列元素,如果将其设置为'F',则表示按列主序(Fortran风格)排列元素。 reshaped_array = array.reshape((2, 3), order='F') ...