numpy库中reshape的基本使用

夏帆er

于 2021-02-04 22:36:57 发布

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文章标签： python numpy

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/remakeprogramer/article/details/113665852

本文详细介绍了numpy库中的reshape函数，通过实例演示如何改变数组的维度，包括指定行数和列数、利用-1自动分配以及不同应用场景。

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numpy库中reshape的基本使用

reshape用于numpy数组的重构，主要用法如下：

代码实现：

import numpy as np

#reshape的基本应用
array = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16]])
print("原数组",array)
print("m,n",array.reshape(1,16)) #当两个参数都为正数（m,n）时为m行n列
print("m,-1",array.reshape(2,-1)) #当第二个参数都为-1时，无论有几个元素，都平均分为m行存储（按顺序）
print("-1,n",array.reshape(-1,8)) #当第一个参数都为-2时，无论有几个元素，都平均分为n列存储（按顺序）