学习笔记(16):NumPy数据分析-NumPy数组操作方法-reshape

最新推荐文章于 2025-03-19 10:20:14 发布
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分类专栏： 研发管理 文章标签： 数据分析 numpy Python 编程语言
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本文详细介绍了Numpy中reshape方法的使用，通过实例演示了如何将一维数组转换为二维数组，帮助读者理解并掌握Numpy数组形状改变的操作。

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高维度时np.transpose与np.reshape的用法
咸鱼半条
07-11 2378
今天遇到一个数组按照排布规律转变为4个数组的方法，通过转置与重塑在高维度实现，源代码如下：def downsample_subpixel_new(x,downscale=2): [b, h, w, c] = x.get_shape().as_list() s = downscale if h%s != 0 or w%s != 0: print('!!!!No...
numpy之shape和reshape
wf592523813的博客
01-11 3756
导入numpy模块 from numpy import * import numpy as np numpy.shape(a)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度 类似数组 #一维列表 L=range(5) shape(L) #(5,) #二维列表 L=[[1,2,3],
Numpy中reshape的用法
qq_45916211的博客
11-26 5万+
目录 目录 numpy中reshape函数的三种常见相关用法 reshape(n,-1),将数组转换成 n 行： reshape(-1,n)，将数组转换成 n 列： numpy中reshape函数的三种常见相关用法 numpy.arange(n).reshape(a, b) 依次生成n个自然数，并且以a行b列的数组形式显示 np.arange(16).reshape(2,8) #生成16个自然数，以2行8列的形式显示 # Out: # array([[ 0, 1, 2, 3, ..
【NumPy】深入解析numpy中的reshape方法
2402_83361138的博客
04-21 6449
我是二七830，一名对技术充满热情的探索者。我坚信知识的力量，希望通过我的分享，能够帮助更多的人掌握这些技术，并在实际项目中发挥作用。方法的工作原理相对简单直观：它接受一个数组和一个新的形状作为输入，然后返回一个新的数组，该数组具有指定的形状，并且包含与原始数组相同的数据。在重塑数组之前，我们应该确保新形状的元素总数与原始数组的元素总数相同，以避免数据丢失或混乱。此外，对于非连续数组的重塑操作，需要特别小心，以避免潜在的问题。方法返回一个新的数组，该数组具有指定的形状，并且包含与原始数组相同的数据。
numpy中reshape方法详解
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zhanggonglalala的博客
02-23 19万+
（转载请注明出处） 今天讲一下np.reshape()方法。官方给出的链接https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.reshape.html，因为是英文所以很多人不好看，这里给出详细解释。 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，参数及返回值解释如下： 一、参数解释 首先给出官方的英文解释，当然后续...
03-python-numpy-简介-基础-数组-数组类型
02-09
这包括使用numpy.array()函数创建数组，使用索引和切片访问数组元素，以及使用数组方法（如reshape、transpose、concatenate等）对数组进行形状变换和组合。 最后，“03.04-array-数组类型.ipynb”可能深入讲解了...
numpy学习笔记9：numpy的广播机制详细解释
最新发布
fen_fen的专栏
03-19 865
numpy学习笔记9：numpy的广播机制详细解释
03-python-数组方法-数组排序-数组形状-对角线
02-09
本学习笔记主要涵盖了四个关键主题：数组方法、数组排序、数组形状以及对角线操作。以下是对这些知识点的详细阐述。 **一、数组方法** Python中的数组通常通过numpy库实现，numpy提供了强大的ndarray对象。数组...
03-python-数组属性方法总结-数组与字符串的转换-生成数组的函数-矩阵
02-09
在本篇Python学习笔记中，我们将深入探讨四个关键主题：数组的属性和方法、数组与字符串之间的转换、生成数组的函数以及矩阵的概念与操作。 首先，让我们来看看【数组属性方法总结】。在Python中，最常用的数组库是...
读书笔记：利用Python进行数据分析【第四章：NumPy基础-array数组】
欲速求达，三思后行
08-12 1214
读书笔记：利用Python进行数据分析【第四章：NumPy基础-array数组】不要误会，并不是作者不识数，1后面直接接了个4。 主要是这本书的第二章其实是一些范例，而且都是从很高的层次来提起兴趣的，可能后面全学完了回来仔细研读更好一些。而第三章主要讲Ipython，不过这个版本的Enthought Canopy已经有自己的IDE了。 总之，接下来就直接第四章了。Numpy是高性能科学计算和数据
numpy.reshape(-1,1)
Simple的博客
08-10 2万+
数组新的shape属性应该要与原来的配套，如果等于-1的话，那么Numpy会根据剩下的维度计算出数组的另外一个shape属性值。 举个例子： x = np.array([[2, 0], [1, 1], [2, 3]]) 指定新数组行为3，列为,2，则： y = x.reshape(3,2) y Out[43]: array([[2, 0], [1, 1], ...
Python Numpy中reshape函数参数-1的含义
小红的博客
11-23 9万+
新数组的shape属性应该要与原来数组的一致，即新数组元素数量与原数组元素数量要相等。一个参数为-1时，那么reshape函数会根据另一个参数的维度计算出数组的另外一个shape属性值。下面来举几个例子来理解一下：>>> z = np.array([[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8],[9, 10, 11, 12],[13, 14, 15, 16]])>>> print(z) [[
numpy库函数：reshape用法
DocStorm的博客
02-28 16万+
numpy.reshape（重塑）给数组一个新的形状而不改变其数据numpy.reshape(a, newshape, order=’C’)参数：a：array_like 要重新形成的数组。 newshape：int或tuple的整数 新的形状应该与原始形状兼容。如果是整数，则结果将是该长度的1-D数组。一个形状维度可以是-1。在这种情况下，从数组的长度和其余维度推断该值。 orde
numpy功能手册
云海的博客
01-26 1923
numpy
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...
python练习 numpy操作
dudu3332的博客
10-26 852
a=[1,2,3,4] a1=np.array([1,2,3,4]) print(a) print(a1) [1, 2, 3, 4] [1 2 3 4] 可以看到numpy的数据更加紧凑 python定义的列表没有reshape 所以只能对numpy数组执行该操作 a1=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9]) a1=a1.reshape(3,3) print(a...
numpy.reshape( )用法总结
Linias的博客
09-18 3万+
 numpy.reshape(a, newshape, order=’C’) a：array_like 要重新形成的数组。 newshape：int或tuple的整数 新的形状应该与原始形状兼容。如果是整数，则结果将是该长度的1-D数组。一个形状维度可以是-1。在这种情况下，从数组的长度和其余维度推断该值。 order：{'C'，'F'，'A'}可选 使用此索引顺序读取...
pythonreshape函数三个参数_Python Numpy中reshape函数参数-1的含义
weixin_39603357的博客
02-09 5366
python numpy中reshape函数参数-1的含义，新数组的shape属性应该要与原来数组的一致，即新数组元素数量与原数组元素数量要相等。一个参数为-1时，那么reshape函数会根据另一个参数的维度计算出数组的另外一个shape属性值。下面来举几个例子来理解一下：>>> z = np.array([[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8],[9, 10, 11...
reshape(-1,1)什么意思 numpy.reshape
chandelierds的博客
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numpy.reshape(a, newshape, order='C')[source]，参数`newshape`是啥意思？ 官方文档：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.reshape.htmlnewshape : int or tuple of intsThe new shap...
深入学习数据分析：掌握Pandas与Numpy技巧
- 数组形状操作：reshape、ravel、flatten、swapaxes、transpose等方法用于改变数组的形状或轴的顺序。 - 数组计算：NumPy提供了众多的数学函数，如加、减、乘、除、三角函数、指数函数等，这些函数可以对数组进行...
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