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详解Numpy reshape函数()(改变数组形状)函数的作用与使用方法(图文详解1)

Python Micheal 4周前 (04-22) 28次浏览 已收录 扫描二维码
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详解Numpy reshape函数()(改变数组形状)函数的作用与使用方法(图文详解1)

numpy reshape函数

详解Numpy reshape函数()(改变数组形状)函数的作用与使用方法(图文详解1)

详细解答Numpy中reshape()函数的作用和使用方法。

  1. 函数作用:
    • reshape()函数用于改变数组的形状(shape)。它可以将一维数组转换为多维数组,也可以将多维数组转换为一维数组。
    • 该函数不会改变数组元素的总数,只是改变元素在数组中的排列方式。
  2. 使用方法:
    • 语法: numpy.reshape(arr, newshape, order=’C’)
      • arr: 需要改变形状的原始数组
      • newshape: 新的形状,可以是整数或者整数元组
      • order: 可选参数,指定填充数组的方式,’C'(默认)按行优先,’F’按列优先,’A’任意顺序(行优先或列优先),’-1’自动推断新的形状
  3. 底层原理:
    • Numpy数组是以1维的内存块存储的,reshape()函数只是改变了元素在内存中的排列方式,并没有改变元素的总数。
    • 比如一个1×6的数组,可以被reshape为2×3或3×2,不会改变总共6个元素。
  4. 使用步骤:
    • 导入numpy库
    • 创建需要改变形状的数组
    • 使用reshape()函数改变数组形状
    • 输出结果
  5. 示例代码:
import numpy as np

# 创建一维数组
arr1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
print("原数组形状:", arr1d.shape)

# 将一维数组reshape为二维数组
arr2d = arr1d.reshape(2, 3)
print("reshape后的数组形状:", arr2d.shape)
print(arr2d)

# 将二维数组reshape为一维数组
arr1d_2 = arr2d.reshape(-1)
print("reshape后的数组形状:", arr1d_2.shape)
print(arr1d_2)

# 使用-1参数自动推断新的形状
arr3d = np.arange(24).reshape(2, 3, 4)
print("reshape后的数组形状:", arr3d.shape)
print(arr3d)

输出结果:

原数组形状: (6,)
reshape后的数组形状: (2, 3)
[[1 2 3]
 [4 5 6]]
reshape后的数组形状: (6,)
[1 2 3 4 5 6]
reshape后的数组形状: (2, 3, 4)
[[[ 0  1  2  3]
  [ 4  5  6  7]
  [ 8  9 10 11]]

 [[12 13 14 15]
  [16 17 18 19]
  [20 21 22 23]]]

总结:
Numpy的reshape()函数可以方便地改变数组的形状,并且不会改变数组元素的总数。使用该函数可以根据需求灵活地调整数组的结构,提高数据处理的效率和便利性。

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