详解Numpy reshape()（改变数组形状）函数的作用与使用方法 |
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reshape()函数作用
Numpy中的reshape()函数用于将数组的维度重新设置，这个函数的目的是调整数组的形状，而不是改变原数组中的任何数值。该函数返回一个新数组，该数组与原数组共享数据，但在调整维度时会创建新的数组。 使用方法Numpy的reshape()函数可以以几种不同的方式使用。如果要将原数组调整为一个新的形状，可以使用以下语法： numpy.reshape(array, newshape, order=’C’) 参数说明： array：待调整的数组 newshape：新的数组形状，可以是一个整数，也可以是一个元组 order：可选参数，表示在新数组中元素的存储顺序，可选项包括“C”和“F”，分别表示按行和按列存储，缺省值为“C”。 实例1下面我们通过一个简单的实例来解释reshape()函数的用法： import numpy as np # 创建一个3x3的二维数组 arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print(arr) # 将二维数组转换为一维数组 arr_1d = np.reshape(arr, -1) print(arr_1d)输出： [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]] [1 2 3 4 5 6 7 8 9]以上代码创建了一个3x3的二维数组，然后使用reshape()函数将其转换为一个一维数组。其中，参数-1表示根据原数组自动计算数组长度。 实例2下面我们通过另一个实例来展示reshape()函数的用法： import numpy as np # 创建一个1x9的一维数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) print(arr) # 将一维数组转换为3x3的二维数组 arr_2d = np.reshape(arr, (3, 3)) print(arr_2d) # 将二维数组转换为3x3x1的三维数组 arr_3d = np.reshape(arr_2d, (3, 3, 1)) print(arr_3d)输出： [1 2 3 4 5 6 7 8 9] [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]] [[[1] [2] [3]] [[4] [5] [6]] [[7] [8] [9]]]以上代码创建了一个1x9的一维数组，使用reshape()函数将其转换为一个3x3的二维数组，然后再将二维数组转换为一个3x3x1的三维数组。可以看出，reshape()函数可以用于不同维度之间的相互转换。 本站文章如无特殊说明，均为本站原创，如若转载，请注明出处：详解Numpy reshape()（改变数组形状）函数的作用与使用方法 - Python技术站 |
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