python的reshape()、shape()函数用法

最新推荐文章于 2023-04-06 21:43:27 发布
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本文介绍了numpy库中reshape()函数的四种常见用法：1) 转换成1行；2) 转换成两行；3) 转换成1列；4) 转换成两列。同时，X.shape(0)返回行数，X.shape(1)返回列数。掌握这些技巧对于处理二维数组和矩阵非常有用。

python的reshape()函数用法

numpy中reshape函数的三种常见相关用法

1、reshape(1,-1)转化成1行；

2、reshape(2,-1)转换成两行；

3、reshape(-1,1)转换成1列；

4、reshape(-1,2)转化成两列；

X.shape(0) 返回行数

X.shape(1) 返回列数

Python的reshape的用法和reshape(1,-1)、reshape(-1,1)
算法工程师
10-12 2167
Python的reshape的用法：reshape(1,-1)、reshape(-1,1)
python reshape三维矩阵_Python reshape的用法及多个二维数组合并为三维数组的实例...
weixin_39754398的博客
01-28 947
reshape(shape) ： 不改变数组元素，返回一个shape形状的数组，原数组不变。是对每行元素进行处理resize(shape) ： 与.reshape()功能一致，但修改原数组In [1]: a = np.arange(20)#原数组不变In [2]: a.reshape([4,5])Out[2]:array([[ 0, 1, 2, 3, 4],[ 5, 6, 7, 8, 9],[10...
opencv3学习：reshape函数
weixin_34357436的博客
12-10 1948
在opencv中，reshape函数比较有意思，它既可以改变矩阵的通道数，又可以对矩阵元素进行序列化，非常有用的一个函数。 函数原型： C++: Mat Mat::reshape(int cn, int rows=0) const 参数比较少，但设置的时候却要千万小心。 cn: 表示通道数(channels), 如果设为0，则表示保持通道数不变，否则则变为设置的通道数。 rows...
python中reshape函数用法详解
change_xzt的博客
04-06 2万+
总之，reshape函数是一个非常实用的函数，可以用于将一个数组转换成任意形状的数组。reshape函数可以用于改变多维数组的形状，例如将一个二维数组转换成一个三维数组，或将一个三维数组转换成一个二维数组。但需要注意的是，reshape函数不会改变数组中的元素数量和数据类型，只会改变数组的形状。reshape函数是Numpy库中的一个函数，可以用于改变一个数组的形状，例如将一个二维数组转换成一个三维数组。
python的shape和reshape
qq_42251157的博客
06-02 392
shape reshape
Python中的shape和reshape
奥法vx的笔记
05-23 754
shape和reshape都是数组array中的方法 shape[index] ----- 获取数组中第index层子数组的元素个数。0代表最外层数组。 例如： #coding=utf-8 import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8]) #一维数组(只有一层的数据) print(a.shape[0]) #值为8，因为只有一层数组...
Python reshape的用法及多个二维数组合并为三维数组的实例
12-20
在Python的科学计算库NumPy中，`reshape`和`resize`是两个非常重要的函数，它们主要用于改变数组的形状而不改变其元素。这两个函数在处理多维数组时尤其有用，尤其是当你需要对数据进行重新组织或者调整以适应不同的...
python中reshape函数的用法
06-28
Python中的reshape函数用于改变数组的形状，即改变数组的维度。它的语法如下： numpy.reshape(arr, newshape, order='C') 其中，arr表示要改变形状的数组，newshape表示新的形状，order表示数组的存储顺序，默认为...
python reshape函数
04-03
numpy.reshape()函数用于将数组重新组织成指定形状的新数组。它接受一个数组作为输入，以及一个表示新形状的元组作为参数，返回一个具有新形状的新数组。 函数语法： numpy.reshape(a, newshape, order='C') 参数...
python——shape 与reshape
python_AI_fans的博客
06-04 826
转载自:https://blog.youkuaiyun.com/u010916338/article/details/84066369 shape()和reshape()都是数组array中的方法 shape() import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8]) #一维数组 print(a.shape[0]) #值为8，因为有8个数据 print(a.shape[1]) #IndexError: t...
python：shape和reshape()函数
海军上将光之翼的博客
02-15 3万+
在numpy中，shape和reshape()函数很常用。二者的功能都是对于数组的形状进行操作。 shape函数可以了解数组的结构； reshape()函数可以对数组的结构进行改变。 值得注意的是，shape和reshape()函数都是对于数组(array)进行操作的，对于list结构是不可以的 shape import numpy as np #设置一个数组 a = np.array([1,2,...
python基础——shape和reshape
qq_39753024的博客
10-12 730
总是混淆，所以在此记录一下区别 shape[0] 行数 shape[1] 列数 a=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]) b=np.reshape(a,(2,-1))  或  a.reshape(2,-1)  b= [[ 1 2 3 4 5 6] [ 7 8 9 10 11 12]] -1表示自动推测   当不止两个的时候， shap...
Python基础——shape和reshape()的使用
lucky_shi的博客
04-05 524
shape和reshape()的使用 “shape”是array的属性，不是方法，shape属性可以获得array的各维度值。reshape()才是方法。 详细参考链接： shape和reshape()的使用 Python的reshape的用法：reshape(1,-1) ...
一文浅显易懂：Python中shape()和reshape()的用法和区别
guangwulv的博客
08-09 1万+
shape ：英文翻译为 形状 在矩阵中是读取矩阵的行数和列数的信息。 reshape ： 英语翻译为 重塑、改变…的形状 在矩阵中是改变数组arr的矩阵形式。 代码在Python3.6版本或者Pycharm上运行。 1、shape的用法 import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,4,3,2,8]) #一维数组 a1 = np.array([[1,2,3,4],[4,3,2,8]]) #二维数组 print(a.shape[0]) #值为8，因为有8个数据 p
Reshape
秋人别院
01-12 560
功能简介1.就是变换成特定维数的矩阵2.是按照列的顺序进行转换的，也就是第一列读完，读第二列，下面请看具体例子：代码%% 输入一个矩阵 A = [1,2,3,4;5,6,7,8;9,10,11,12]; A = A';%% 按列扫描元素进行变换 B = reshape(A,2,6); C = reshape(A,3,[]); D = reshape(A,[],2);%% 输出结果 A,B,C,D结果
Python | numpy库 | shape函数与reshape函数
qq_52555480的博客
11-08 920
shape:返回数据有多少行多少列。reshape()：是与数组array有关的方法，用来重新组织数据下面代码案例可供参考。
shape reshape
yaochuyi的博客
03-19 318
https://stackoverflow.com/questions/10200268/what-does-shape-do-in-for-i-in-rangey-shape0 In [46]: Y = np.arange(12).reshape(3,4) In [47]: Y Out[47]: array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7],...
Python numpy函数：reshape（）
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Daisy_HJL的博客
09-25 19万+
reshape（）是数组对象中的方法，用于改变数组的形状。 形状变化是基于数组元素不能改变的，变成的新形状中所包含的元素个数必须符合原来元素个数。如果数组元素发生变化的时候，就会报错： reshape函数生成的新数组和原始数组公用一个内存，也就是说，不管是改变新数组还是原始数组的元素，另一个数组也会随之改变：
shape和 reshape
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补充: shape 属性 #参数是一个数时，返回空 >>> import numpy as np >>> np.shape(0) () #参数是一维矩阵 返回的是一维数组的大小 >>> np.shape([1]) (1,) >>> np.shape([1, 2]) (2,) # 参数是二维矩阵 >>> np.shape([[1],[2]]) (2, 1) >>> np.shape([[1, 2], [
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