Numpy之reshape()使用详解
更新时间：2019年12月26日 10:06:50 作者：起飞的木木
今天小编就为大家分享一篇Numpy之reshape()使用详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
如下所示：
Numpy中reshape的使用方法为:numpy.reshape(a, newshape, order='C')
参数详解：
1.a: type:array_like(伪数组，可以看成是对数组的扩展，但是不影响原始数组。)
需要reshape的array
2.newshape:新的数组
新形状应与原形状兼容。如果是整数，那么结果将是该长度的一维数组。一个形状尺寸可以是-1。在本例中，值是 从数组的长度和剩余维度推断出来的。
3.order: 可选为(C, F, A)
C: 按照行来填充
F: 按照列的顺序来填充
A: 按任意方向，(default)。 这里相当于行
4.returns: ndarray，即返回一或多维数组
实战：
首先，先创建几个n维数组
import numpy as np
这里的意思是创建了一个2维数组
这里创建了一个3维2X2的数组。
这是四维
(1,2) 表示 [[ 0, 1]]
(3,1,2)表示3个(1,2):
[[[ 0, 1]],
[[ 2, 3]],
[[ 4, 5]]],
(2,3,1,2)表示2个(3,1,2):
[ [[[ 0, 1]],
[[ 2, 3]],
[[ 4, 5]]],
[[[ 6, 7]],
[[ 8, 9]],
[[10, 11]]] ]
了解了newshape里面的东西，reshape基本没啥问题了。
我们再来看看order。
分别利用C，F，A来填充数据：
这就是reshape基本用法。
以上这篇Numpy之reshape()使用详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
相关文章
这篇文章主要介绍了浅谈python数据类型及类型转换，介绍了python中的数据类型，以及数据的不可变性，还有字符串，列表等相关内容，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考下。2017-12-12
这篇文章主要为大家详细介绍了Python实现图片格式转换小程序，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下2022-08-08
这篇文章主要介绍了python中namedtuple函数的用法解析，文章围绕主题展开详细的内容介绍，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴可以参考一下2022-08-08
本文介绍基于Python语言,基于一个大文件夹,遍历其中的多个子文件夹,对于每一个子文件夹中的大量文件,批量将其文件的名称或后缀名中的字母由大写修改为小写的方法,文中有相关的代码示例供大家参考,需要的朋友可以参考下2024-04-04
详解Python常用标准库之时间模块time和datetime
time和datetime是Python中常用的两个时间模块，本文将通过示例详细为大家讲讲二者的使用方法，感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习学习2022-05-05
今天小编就为大家分享一篇使用python os模块复制文件到指定文件夹的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2019-08-08
这篇文章主要介绍了在Python中处理文件路径的方法,包括普通字符串、原始字符串、正斜杠的使用以及`os.path`模块的应用,文中通过代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下2025-03-03
OpenCV用C++语言编写，它具有C ++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Android和Mac OS，OpenCV主要倾向于实时视觉应用，并在可用时利用MMX和SSE指令，本篇文章带你通过OpenCV实现图像堆叠2022-04-04
今天带大家复习一下python描述符类的相关知识,文中有非常详细的代码示例,对正在学习python的小伙伴们有很好地帮助,需要的朋友可以参考下2021-05-05
大家好，本篇文章主要讲的是python封装json格式字符串并处理单双引号问题，感兴趣的同学赶快来看一看吧，对你有帮助的话记得收藏一下2022-02-02
最新评论