numpy之reshape()

最新推荐文章于 2025-07-02 22:17:27 发布
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分类专栏： # python 文章标签： python numpy reshape
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本文详细介绍了 numpy 中 reshape 函数的使用方法，包括简单的应用及使用缺省值 -1 的情况，帮助读者更好地掌握如何在不改变矩阵数值的前提下修改矩阵的形状。

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reshape函数是numpy中一个很常用的函数，作用是在不改变矩阵的数值的前提下修改矩阵的形状。大致有以下几类用法。

1.简单使用

2.使用缺省值-1

缺省值-1代表我不知道要给行（或者列）设置为几，reshape函数会根据原矩阵的形状自动调整。

 

Numpy之reshape()详解
起飞的木木的博客
11-14 8006
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array2.newshape:新的数组 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...
Numpy中reshape的用法
weixin_43597208的博客
09-06 2131
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。
NumPy-核心函数reshape()深度剖析
最新发布
07-02 1027
当我们使用np.array()创建好数组后，常常需要对数组的形状进行调整，以满足不同计算和处理的需求，这时reshape()函数就发挥了关键作用。它能够在不改变数组数据内容的前提下，灵活地改变数组的维度和形状，是NumPy库中十分重要且常用的核心函数，接下来我们就深入了解一下reshape()函数的方方面面
numpy中的reshape()理解
To Be Continue
11-23 2747
np.reshape() np.reshape(n,m)是按照numpy中的原来数组的默认编号从填充新数组的最后一个轴开始; 以下面的b=a.reshape(6,2)为例,将数组a中的所有元素编号(默认情况下以最末尾的轴开始数,所有是’0’ ‘1’ ‘2’,而不是’0’ ‘4’ ‘8’),然后填充新的数组b,因为数组b最后一个轴维度是2,所以结果如下所示, b[0,:]=[0,1] >&gt...
python数据分析基础知识 — reshape()函数的使用
sodaloveer的博客
05-07 1万+
numpy.reshape()函数主要是被用于改变数组的形状而不改变它的数据。该函数返回一个数据不变但是维度变化的数组。
Numpy之reshape
qq_37385726的博客
08-14 416
  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()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库reshape用法详解
12-20
`numpy.reshape()`是Python编程语言中的一个非常重要的函数，它属于强大的numpy库，用于操作数组。这个函数的主要目的是改变numpy数组的形状，但不会改变数组的实际数据。这意味着，尽管数组的维度发生了变化，但它...
numpy之reshape
Barbara‘s Blog
12-12 2780
之前用reshape直接用，没想到还有个order参数，今天整理一下。
Python函数用法之numpy.reshape()
tiger&sheep的博客
10-20 5634
太长不看版： numpy中的reshape(): reshape(nx,ny): 将数据重组成nx行，ny列的数据。 reshape(-1,ny): 将数据重组成ny列的数据，行数自动计算、自动调整。 reshape(nx,-1):将数据重组成nx行的数据，列数自动计算、自动调整。 >>> a = np.arange(6) >>> print(a.reshape(-1,1)) [[0] [1] [2] [3] [4] [5]] >>&gt.
Python3 range()函数和numpy库函数：reshape用法
芦金宇的专栏
10-16 4255
range函数 a = range(10) # range(0, 10) 输出：（打印出来的不是一个列表，而是一个生成器）。 a = list(range(10)) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] b = list(range(4,10)) # [4, 5, 6, 7, 8, 9] a = tuple(range(10))
numpy reshape
Claroja
10-26 298
参考文献： https://www.cnblogs.com/onemorepoint/p/9099312.html
Python numpy函数：reshape（）
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Daisy_HJL的博客
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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.reshape
xasdsa的博客
05-20 104
Python中reshape函数：numpy.reshape详解
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06-24
### NumPy 中 reshape 的用法与示例 NumPy 中的 `reshape` 方法用于改变数组的形状，而不改变其数据。通过该方法，可以将一维数组转换为多维数组或将多维数组转换为其他形状的数组[^1]。 #### 函数签名 ```python numpy.reshape(a, newshape, order='C') ``` - **a**: 需要重塑的数组。 - **newshape**: 新的形状，可以是整数或整数元组。如果提供 `-1` 作为其中一个维度，则 NumPy 会自动计算该维度的大小[^4]。 - **order**: 可选参数，指定读取元素的顺序，默认为 `'C'`（行优先）。还可以选择 `'F'`（列优先）或 `'A'`（根据数组内存布局选择 'C' 或 'F'）[^4]。 #### 示例代码 以下是一些常见的使用场景和代码示例： ```python import numpy as np # 创建一个一维数组 arr = np.arange(6) print("原始数组:", arr) # 将一维数组重塑为二维数组 (2, 3) reshaped_arr = arr.reshape(2, 3) print("重塑后的数组 (2, 3):", reshaped_arr) # 使用 -1 自动推断维度 auto_reshaped_arr = arr.reshape(2, -1) print("自动推断维度后的数组 (2, -1):", auto_reshaped_arr) # 将二维数组展平为一维数组 two_d_array = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) flattened_array = two_d_array.reshape(-1) print("展平后的数组:", flattened_array) # 增加一个维度 expanded_array = two_d_array.reshape(2, 3, 1) print("增加维度后的数组:\n", expanded_array) ``` #### 输出结果 上述代码将生成以下输出： ``` 原始数组: [0 1 2 3 4 5] 重塑后的数组 (2, 3): [[0 1 2] [3 4 5]] 自动推断维度后的数组 (2, -1): [[0 1 2] [3 4 5]] 展平后的数组: [0 1 2 3 4 5] 增加维度后的数组: [[[0] [1] [2]] [[3] [4] [5]]] ``` #### 注意事项 - 在调用 `reshape` 时，确保新形状的总元素数量与原数组一致，否则会抛出错误。 - 如果需要修改数组的形状并保留原始数组不变，可以使用 `np.reshape`。如果直接修改数组对象的形状，可以使用 `array.reshape`[^1]。 - `reshape` 不会改变底层数组的内存布局，只是重新解释索引顺序[^2]。 #### 维度转换 在实际应用中，`reshape` 常用于调整数组的维度以适应不同的操作需求。例如，在深度学习中，图像数据通常需要从二维转换为三维或四维格式以适配模型输入要求[^3]。
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