原 reshape 与 shape

最新推荐文章于 2022-11-22 15:36:52 发布
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分类专栏： python
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。

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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的shape和reshape_一文浅显易懂：Python中shape()和reshape()的用法和区别
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shape与reshape区别
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shape与reshape
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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                  
Numpy之reshape()使用详解
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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
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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...
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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()
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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...
python的reshape()、shape()函数用法
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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；
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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...
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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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python shape 和reshape 的使用方法
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shape 其实就是维度，对于矩阵而言，二维矩阵就有两个维度，三维矩阵就有3个维度，n维矩阵就有n个维度。reshape就是重新改变数组的维度。 我们直接看代码,就什么都明白了。 >>> a=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16]) >>> a array([ 1, 2, 3, 4, 5,...
【Numpy】中shape和reshape()的用法和区别
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参考： https://blog.csdn.net/weixin_43216017/article/details/87266388 https://blog.csdn.net/u012005313/article/details/49383551?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-5.channel_param&depth_1-utm_source=distribut.
reshape() missing 1 required positional argument: 'shape'
最新发布
03-12
<think>好的，我现在遇到了Python中使用reshape函数时缺少shape参数的报错，需要解决这个问题。首先，我得回忆一下reshape函数的用法。记得在NumPy中，reshape函数是用来改变数组形状的，必须指定新的形状参数。 根据引用[2]和引用[4]，reshape是数组的方法，需要传入shape参数。比如像a.reshape(2,3)这样。可能出错的情况是没有正确传入shape参数，比如忘记加括号或者参数不正确。比如如果写成a.reshape(-1,2)，这里的-1是自动计算维度，但必须作为参数传递。 那用户可能是在调用的时候没有提供shape参数，比如写成np.reshape(arr)或者arr.reshape()，这样就会缺少shape参数的错误。例如，当使用reshape时，如果没有指定任何参数，或者只传了一个-1但没有其他参数，可能会报错。 另外，检查是否正确使用了NumPy数组。因为reshape是NumPy数组的方法，如果是普通的Python列表，调用reshape会出错。需要确保数组是numpy的ndarray类型。 再看引用[5]中的例子，正确用法是np.reshape(a, (2,3,4))或者a.reshape((2,3,4))，这里的shape参数是一个元组。或者直接传递多个参数，比如a.reshape(2,3,4)，这时候shape参数会被自动组合成元组。 所以，解决方案应该是检查reshape函数的调用方式，确保传入了正确的shape参数，无论是作为元组还是多个参数。例如，将arr.reshape()改为arr.reshape(-1, 2)或者类似的正确形式。同时，确认数组是NumPy数组，否则需要先转换。</think>在Python中使用NumPy的$reshape()$函数时，若出现缺少必要位置参数`shape`的错误，通常是由于未正确传递形状参数所致。以下是逐步解决方案： --- ### 1. **确认函数调用语法** $reshape()$的语法为： ```python numpy.ndarray.reshape(shape) # 或 numpy.reshape(arr, newshape) ``` **错误示例**： ```python import numpy as np arr = np.arange(6) arr.reshape() # 缺少shape参数，触发TypeError ``` **正确写法**： - **传递明确形状参数**（如元组或逗号分隔的整数）： ```python arr.reshape((2, 3)) # 使用元组 arr.reshape(2, 3) # 直接传递多个参数 ``` - **使用占位符`-1`自动计算维度**（需至少一个明确维度）： ```python arr.reshape(-1, 2) # 结果形状为(3, 2)[^4] ``` --- ### 2. **检查数据类型** 确保操作对象是NumPy数组（`numpy.ndarray`），而非Python列表： ```python # 错误示例 python_list = [1, 2, 3] python_list.reshape(3, 1) # 列表无reshape方法，触发AttributeError # 正确操作：转换为NumPy数组 arr = np.array(python_list) arr.reshape(3, 1) ``` --- ### 3. **验证形状兼容性** 新形状的元素总数需与原数组一致。例如，原数组有6个元素，则新形状可以是$(2,3)$或$(3,2)$，但不能是$(4,4)$： ```python arr = np.arange(6) print(arr.size) # 输出6 arr.reshape(3, 2) # 正确，3*2=6 arr.reshape(4, 2) # 错误，4*2=8≠6，触发ValueError ``` --- ### 4. **使用`reshape`与`numpy.reshape`的区别** - **方法调用**（推荐）： ```python arr.reshape(2, 3) ``` - **函数调用**： ```python np.reshape(arr, (2, 3)) ``` --- ### 示例修正 **错误代码**： ```python a = np.arange(6).reshape() # 缺少参数 ``` **修正后**： ```python a = np.arange(6).reshape(-1, 2) # 自动计算行数，结果为(3, 2)[^1] ``` ---
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