Python中的reshape()

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本文详细解读Python中的reshape()函数，介绍如何根据新形状重新组织数据，探讨order参数的三种模式，以及如何灵活运用x和newshape参数来调整数组维度。

Python中的reshape()

reshape(x, newshape, order='C')
reshape函数用于改变数组形状，且原数据不发生变化

order参数

其中order='C'代表是按照行顺序，
如果是F则是按照列顺序，
如果是A则是按照数据在内存中存储的顺序来

x参数

代表新数组行数

newshape参数

代表新数组列数
当x=-1的时候，newshape给定列数，行数则由Numpy自行计算
当newshape=-1的时候，x给定行数，列数则由Numpy自行计算

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算法工程师
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Python的reshape的用法：reshape(1,-1)、reshape(-1,1)
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小有改动,主要参考: python：shape和reshape()函数 python中reshape 在numpy中，shape和reshape()函数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。 shape import numpy as np #设置一个数组 a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8]) ...
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在python2.7中用numpy.reshape 对图像进行切割的方法
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遇到这么个需求：把图片按照定义的patchsize切块，然后按照z轴顺序叠放小块，如下图(仅考虑灰度图像) 图片im，设size为（h，w），patchsize为（ph，pw），则处理后大小（为简化描述，假设可以整除）为（ph，pw，w*h/ph/pw）。 为简化描述，后面用h=300，w=300，ph=100，pw=100 为例，即处理后d=9。 numpy.reshape 的文档：点击打开链接 特别注意第三个参数 order，其默认取值为 order=‘C’，表示最后一个维度的元素在reshape时优先重排位置。而order=‘F’时则相反，第一个维度的元素优先重排位置。 例子如下，得到
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在Python中，`numpy.reshape()` 是 NumPy 库中的一个函数，用于改变数组的形状而不改变其数据[^1]。通过 `reshape()`，可以将一个数组转换为指定维度的数组，从而方便进行数据处理或数学运算。 ### 基本语法 ```...
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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。
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