numpy库reshape用法详解
numpy.reshape（重塑）
给数组一个新的形状而不改变其数据
numpy.reshape(a, newshape, order='C')参数：
a：array_like
要重新形成的数组。
newshape：int或tuple的整数
新的形状应该与原始形状兼容。如果是整数，则结果将是该长度的1-D数组。一个形状维度可以是-1。在这种情况下，从数组的长度和其余维度推断该值。
order：{'C'，'F'，'A'}可选
使用此索引顺序读取a的元素，并使用此索引顺序将元素放置到重新形成的数组中。'C'意味着使用C样索引顺序读取/写入元素，最后一个轴索引变化最快，回到第一个轴索引变化最慢。'F'意味着使用Fortran样索引顺序读取/写入元素，第一个索引变化最快，最后一个索引变化最慢。注意，'C'和'F'选项不考虑底层数组的内存布局，而只是参考索引的顺序。'A'意味着在Fortran类索引顺序中读/写元素，如果a 是Fortran 在内存中连续的，否则为C样顺序。
返回：
reshaped_array：ndarray
如果可能，这将是一个新的视图对象; 否则，它将是一个副本。注意，不能保证返回数组的内存布局（C-或Fortran-连续）。
样例（转载）：
1.引入numpy，名称为np
2.接下来创建一个数组a，可以看到这是一个一维的数组
3.使用reshape()方法来更改数组的形状，可以看到看数组d成为了一个二维数组
4.通过reshape生成的新数组和原始数组公用一个内存，也就是说，假如更改一个数组的元素，另一个数组也将发生改变
5.同理还可以得到一个三维数组
6.形状变化的原则是数组元素不能发生改变，比如这样写就是错误的，因为数组元素发生了变化
到此这篇关于numpy库reshape用法详解的文章就介绍到这了,更多相关numpy reshape用法内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
相关文章
这篇文章主要介绍了python 爬取B站原视频的实例代码，帮助大家更好的理解和使用python 爬虫,感兴趣的朋友可以了解下2020-09-09
这篇文章主要为大家详细介绍了如何利用Python语言实现批量翻译的功能，文中的示例代码讲解详细，感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下2022-09-09
今天小编就为大家分享一篇基于python进行桶排序与基数排序的总结，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2018-05-05
缓存是一种空间换时间的策略，缓存的设置可以提高计算机系统的性能，这篇文章主要介绍了Python中的@cache巧妙用法,需要的朋友可以参考下2023-04-04
这篇文章介绍了Python使用Pillow进行图像处理的方法，文中通过示例代码介绍的非常详细。对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下2022-06-06
python GUI库图形界面开发之PyQt5中QMainWindow, QWidget以及QDialog的区别和选择
这篇文章主要介绍了python GUI库图形界面开发之PyQt5中QMainWindow, QWidget以及QDialog的区别和选择,需要的朋友可以参考下2020-02-02
这篇文章主要探讨的是python修改全局变量可不可以不加global，我们在局部作用域内使用全局变量，需要使用global关键字进行声明，不然便不可用，但下面小编就和大家分享可以修改的数据类型在函数内部做修改操作是不需要声明global的商务情况,需要的朋友可以参考下2022-02-02
本篇文章主要介绍了详解如何使用Python编写vim插件，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧2017-11-11
这篇文章主要为大家详细介绍了如何利用python Django实现歌曲搜索功能,文中的示例代码讲解详细,具有一定的参考价值,有需要的小伙伴开业了解下2023-10-10
读取大型数据集并对其进行有效预处理可能对其他深度学习库来说很难实现，但是TensorFlow借助Data API很容易实现：只需创建一个数据集对象，并告诉它如何从何处获取数据以及如何对其进行转换2022-11-11
最新评论