reshape就是把指定的矩阵改变形状，但是元素个数不变，例如，行向量：a = [1 2 3 4 5 6]执行下面语句把它变成3行2列：b = reshape(a,3,2)执行结果：b = 1 4 2 5 3 6
importnumpyasnp# 创建一个一维数组arr=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12])# 使用reshape将其转换为一个3x4的二维数组new_arr=arr.reshape((3,4))print(new_arr) Python Copy Output: 示例2:使用-1自动计算维度 importnumpyasnp# 创建一个一维数组arr=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9...
函数reshape的作用是调整矩阵的形状，但保持元素总数不变。例如，假设我们有一个行向量a，其定义为：a = [1 2 3 4 5 6]若我们希望将a调整为3行2列的矩阵，可以使用以下语句：b = reshape(a,3,2)执行上述操作后，得到的矩阵b将如下所示：b = 1 4 2 5 3 6 通过reshape函数，我们可以灵活...
有些库的reshape函数支持order参数，决定元素排列顺序。C顺序按行填充，F顺序按列填充。比如原数组是[1,2,3,4,5,6]，用C顺序reshape成（2，3）得到[[1,2,3],[4,5,6]]，用F顺序会得到[[1,3,5],[2,4,6]]。处理图像数据时搞错顺序会导致像素错位，这点要特别注意。参数错误案例分析 新手常见错误是...
4 5 6 7 8 9 10 11 12 >> b 1 7 2 8 3 9 4 10 5 11 6 12 对于b=reshape(a,m,n); 其中的规律是这样的,先把矩阵a按列拆分,然后拼接成一个大小为m*n的向量。然后对这个向量每隔m间隔取一个元素组成一个向量b_i,之后的向量b_i+1也是这样生成,只不过第一个元素往下移一位。这样做完之后得...
1 4 2 5 3 6 7 8 9 如果你想保持原始元素的顺序，但改变行数和列数，如b=[1 2 3 4 5 6 7 8 9]，由于MATLAB按列读取，所以可以通过先转置向量再reshape来实现，如b = reshape(a', 1, 9)。这样，结果矩阵b会保持原有顺序：b = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 总结来说，...
>>> a = np.arange(6).reshape((3, 2))>>> aarray([[0, 1], [2, 3], [4, 5]]) 您可以将重塑看作是首先对数组进行碎片处理(使用给定的索引顺序),然后使用与碎片处理相同的索引顺序将碎片数组中的元素插入到新数组中。 >>> np.reshape(a, (2, 3))# C-like index orderingarray([[0, ...
reshape 函数就是变换成特定维数的矩阵。语法是 A = reshape（A，m，n）； 或者 A = reshape（A，[m,n]）。都是将A 的行列排列成m行n列。用法举例说明如下：A =【1 4 7 10，2 5 8 11，3 6 9 12】B = reshape(A,2,6)B =【1 3 5 7 ...
Python中reshape函数(-1表示什么),reshape函数(-1表示什么)1.当原始数组A[4,6]为二维数组,代表4行6列。A.reshape(-1,8):表示将数组转换成8列的数组,具体多少行我们不知道,所以参数设为-1。用我们的数学可以计算出是3行8列2.当原始数组A[4,6]为二维数组,代表4行6列
a=np.array([1,2,3,4,5,6]) b=np.reshape(a, (2,3)) print(b) # [[1 2 3] # [4 5 6]] 在这个例子中,我们将一个一维数组[1, 2, 3, 4, 5, 6]转换为一个二维数组,新的形状为(2, 3)。结果是一个二维数组,其中第一行为[1, 2, 3],第二行为[4, 5, 6]。 3.2 将多维数组转...