原 reshape 与 shape

最新推荐文章于 2022-11-22 15:36:52 发布
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本文详细介绍了NumPy中数组的shape属性和reshape方法。shape属性用于获取数组的维度大小，而reshape方法则用于改变数组的形状。文章通过实例说明了如何使用-1来自动调整某一维度的大小。

shape是属性，而reshape是一个方法。

shape
比如数组A = np.array([[1, 2 ,3 ,4],[3,6,4,2]])
这里写图片描述
其中shape【0】 表示第一维的大小，shape【1】表示第二位的大小依次类推
<———————————————————————————————–>

reshape
主要作用将数组A进行变形
这里写图片描述
只要是变换后各个维度大小 等于 原数组的大小就行如 6×2 = 12
这里的-1 就是已经确定好了其他维度的大小 余下这个维度为-1 系统可以自适应的进行变形。
同时通过变形可以发现数组的物理存放特征：线性。

        <link rel="stylesheet"
Python reshape的用法及多个二维数组合并为三维数组的实例
12-20
`resize(shape)`函数与`reshape`类似，但它会直接修改原数组的形状，而不是创建一个新的数组。如例子所示，`a.resize([4,5])`后，原数组`a`的形状被改变为4x5的二维数组。 `swapaxes(ax1, ax2)`函数用于交换数组的...
reshape 与 shape
雷厉风行的博客
08-31 3208
shape是属性，而reshape是一个方法。
shape与reshape区别
qq_44146952的博客
03-09 1203
shape可以查看数组的结构 reshape可以改变数组结构 1.shape 当数组是一维数组的时候（通俗的讲只有一个数组的时候） 使用shape显示的该数组的元素个数，指的是该数组的列数 import numpy as np def shape1(): data=np.array([2,3]) print(data.shape) if __name__=="__main__": ...
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
shape与reshape
qq_36236975的博客
07-27 535
shape函数（需要导入numpy） shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数，它的功能是读取矩阵的长度，比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度。它的输入参数可以使一个整数表示维度，也可以是一个矩阵。 一维矩阵[1]返回值为(1L,)                    二维矩阵，返回两个值                  
python的shape和reshape_一文浅显易懂：Python中shape()和reshape()的用法和区别
weixin_39998859的博客
12-04 2894
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 npa = np.array([1,2,3,4,4,3,2,8]) #一维数组a1 = np.array([[1,2,3,4],[4,3...
Numpy之reshape()使用详解
12-23
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...
numpy库reshape用法详解
12-20
- **视图与副本**：`reshape()`函数在大多数情况下会返回原数组的一个视图，这意味着它们共享同一块内存，修改其中一个会影响另一个。但某些情况下，如形状不兼容，可能会返回一个副本。 - **形状兼容性**：新形状...
x_tag = x.reshape(shape_x[0], shape_x[1] * 4, shape_x[3], shape_x[4])那么这个操作，x_tag和x
最新发布
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同时，它指出：新张量可能与原张量共享底层存储（视图），这取决于应用此方法的Tensor是否能使用View方法完成同样的功能。 引用[2]也提到：.view()和.reshape()都是改变形状的常用方法，而.resize_()还可以部分截取...
arr.reshape(new shape) #该数组方法将直接修改原数组 arr.reshape(new shape) #该数组方法不改变原数组，将返回 个new shape维度的数组 arr.resize(new shape) #该数组方法不改变原数组，将返回 个new shape维度的数组 arr.resize(new shape) #该数组方法将直接修改原数组
05-29
根据描述，选项A的代码将直接修改原数组，并返回一个新的形状为 new shape 的数组；选项B的代码不改变原数组，而是返回一个新的形状为 new ...选项D的代码与选项A的描述相似，也是直接修改原数组。因此，答案是A和D。
Python --函数 shape()和reshape()
黎国溥
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shape()和reshape()都是数组array中的方法 1. 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: tuple index out of range a = np....
python——shape 与reshape
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转载自:https://blog.csdn.net/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...
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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；
python中 .shape[0]和.reshape(X.shape[0], -1)及X.reshape(X.shape[0], -1).T 的用法
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python中 .shape[0]和.reshape(X.shape[0], -1)及X.reshape(X.shape[0], -1).T 的用法
python基础——shape和reshape
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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...
numpy与opencv中的reshape和rezise问题
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一、reshape a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]]) print(a) b = np.reshape(a,(12,1)) print(b) print(a) 结果为 [[ 1 2 3 4] [ 5 6 7 8] [ 9 10 11 12...
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引用https://blog.csdn.net/zenghaitao0128/article/details/78512715 reshape用法： 一般用法：numpy.arange(n).reshape(a,b)依次生成n个随机数，并且以a行b列的数组形式显示： 特殊用法：mat(or array).reshape(c,-1)必须是矩阵形式或者数组形式才能使用。表示将此矩阵或者数组重组...
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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...
python：shape和reshape()函数
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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,...
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