numpy shape()和reshape()

最新推荐文章于 2025-06-06 16:33:16 发布
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本文深入探讨了数组array中的shape()和reshape()方法的使用技巧。shape()用于获取数组的维度信息，而reshape()则可以改变数组的形状，二者在数据预处理和数组操作中扮演着关键角色。

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【Python Numpy】修改数组形状
m0_62599305的博客
11-03 1819
NumPy（Numerical Python）是Python中用于处理数组和矩阵的重要库，它提供了丰富的功能，用于科学计算、数据分析和机器学习等领域。在NumPy中，数组形状的修改是一个常见的操作，它允许你重新组织或变换数组的维度和大小。本文将介绍NumPy数组形状的概念，以及如何使用NumPy提供的方法来改变数组的形状。在NumPy中，数组的形状（shape）指的是数组的维度和各个维度的大小。一个数组的形状决定了它包含的元素数量和如何排列这些元素。
Numpy中reshape的用法
weixin_43597208的博客
09-06 2112
在不改变数据的情况下给数组一个新的形状。就是先将数组按给定索引顺序一维展开，然后按与展开时相同的索引顺序将展开的元素填充到新数组中；即等价于newshape : 整数或整数元组，用于指示新数组的形状，格式(行row，列col，… )。新的形状应该与原来的形状兼容，即元素个数必须相同。如果是一个整数，那么结果将是一个该长度的一维数组。形状的其中一个维度可以是 -1，在这种情况下，新形状的该维度值是由数组的长度和其余维度自动推断出来的。order: {‘C’, ‘F’, ‘A’}, 可选参数。
Python numpy函数：reshape（）
热门推荐
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：
Numpy 之 reshape 教程
ljl_xyf的专栏
06-06 339
reshape是 Numpy 数组对象（ndarray）的一个方法，用于改变数组的形状（维度），但不改变其数据内容。常用于数据预处理、矩阵运算等场景。newshape：新形状，可以是整数或元组（如(2, 3)order：可选，'C' 表示按行优先（默认），'F' 表示按列优先。reshape是数据预处理和矩阵运算中非常常用的工具合理使用-1可以大大简化代码注意元素总数必须一致。
浅谈Numpy的shape和reshape
Gowi的博客
09-14 533
浅谈Numpy的shape和reshape 文章目录浅谈Numpy的shape和reshapeshapereshape shape 原型：numpy.shape(array) shape 是 array的一个属性，它能获取矩阵的行列的维度 import numpy as np array1 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(array1.shape) a...
numpy reshape
Claroja
10-26 297
参考文献： https://www.cnblogs.com/onemorepoint/p/9099312.html
numpy高维矩阵reshape
weixin_40287219的博客
06-10 2058
numpy高维矩阵的reshape背景高维矩阵示例reshape参数示例高维矩阵实际应用 背景 在高维矩阵reshape时，可能会由于使用参数不用最后得到不同结论，记录一下对reshape的理解，并分析一下高维向量展开时的顺序。 高维矩阵示例 建立一个324维的矩阵 import numpy as np x = np.array( [[[1,2,3,3],[4,5,6,6]], [[7,8,9,9...
详解numpy.reshape中参数newshape出现-1的含义
12-22
numpy.reshape(a, newshape, order='C') 在该函数中有一个用来指定数组新形状的参数newshape，该参数的取值可以为整数或整数构成的元组，在众多的取值情况中，存在一种特殊的情况：newshape取-1或(dim1,dim2,…,−1...
详解 NumPy reshape 中 newshape 参数 -1 的含义
最新发布
07-22
在 NumPy 的 reshape 函数中，参数 newshape 用于定义数组的新形状。根据 NumPy 官方文档，newshape 的取值可以是一个整数或者由整数组成的元组。其中，有一种特殊的取值情况，即 newshape 可以是 -1 或者形如 (dim1...
Numpy之reshape()使用详解
12-23
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...
Numpy中的shape、reshape函数
冷月无声的博客
05-05 2万+
shape函数可以了解数组的结构；reshape()函数改变数组的结构。 目录 1 shape()函数 2reshape()函数 1 shape()函数 读取矩阵的长度，比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度,相当于行数。它的输入参数可以是一个整数表示维度，也可以是一个矩阵。shape函数返回的是一个元组tuple，表示数组（矩阵）的维度/ 形状，例子如下： w...
[Numpy] reshape
一只小羊
09-11 634
numpy.reshapenumpy.reshape(a, newshape, order='C')参数a：ndarray newshape：元组，一维的时候可以只写一个数字，省略括号。想要确定为n维的形状，只需要n-1维的长度确定即可，剩下那一维的长度可以根据元素个数自动推断出，需要推断的长度用-1表示。注意：reshape(a,-1)与reshape(a,(1，-1))不同，前者是真正的一维数
python numpy.shape 和 numpy.reshape函数
u012005313的专栏
10-24 7万+
导入numpy模块 from numpy import * import numpy as np ##################################################### numpy.shape： help(shape) 输入参数：类似数组（比如列表，元组）等，或是数组 返回：一个整型数字的元组，元组中的每个元素表示相应的数组每一维的长
numpy中shape和reshape的用法
qq_35027690的博客
10-11 584
1、shape 在python中导入numpy库之后，我们可以通过矩阵的属性shape获取矩阵的维度。 如图所示： import numpy as np b= np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]]) print(b) print(b.shape) #输出行数和列数 print(b.shape[0]) #输出行数 print(b.shape[1]) #输出列数 ...
Numpy之reshape
qq_37385726的博客
08-14 415
  目录 代码 输出 代码 import numpy as np #reshape a=np.array([1,2,3,4]) b=a.reshape(2,2) #a调用reshape并不会改变a的形状，是其返回值为变形后的结果 print(a) print(b) a.shape=(2,2) #但对于a.shape进行赋值,a的形状就变了 print(a) 输出 [1 2...
numpy之reshape
Barbara‘s Blog
12-12 2779
之前用reshape直接用，没想到还有个order参数，今天整理一下。
Numpy的Reshape和Resize
weixin_38094100的博客
03-24 2726
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、 Numpy的Reshape二、 Numpy的Resize 前言 一、 Numpy的Reshape 一、 Numpy的Reshape 1.shape是查看数据有多少行多少列（补充案例） 2.reshape()是数组array中的方法，这个方法是在不改变数据内容的情况下，改变一个数组的格式。 3.order : 可选范围为{‘C’, ‘F’, ‘A’}。使用索引顺序读取a的元素，并按照索引顺序将元 素放到变换后的的数组中。如
Python中numpy数组的shape与reshape函数
qq_38606680的博客
05-12 2657
np.shape()与np.reshape()函数 参考博文：https://blog.csdn.net/qq_28618765/article/details/78083895 最近，主要在做一些数据分析与机器视觉相关项目，经常使用到np.reshape(),np.reshape()函数。虽然对它们有一个基本认识，但是每次用具体使用方法及意义总是模糊，这里自己总结一下。 shape函数 Pyt...
numpy 中的reshape
02-24
numpy.reshape(a, newshape, order='C') ``` - **a**: 要被重新塑形的输入数组。 - **newshape**: 新的形状应当是整数或由多个整数组成的元组；如果提供的是单个整数，则返回一维数组。其中可包含一个 `-1` 来让 ...
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