numpy中的reshape()理解

最新推荐文章于 2025-07-02 22:17:27 发布
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#python #numpy

本文详细介绍了numpy中reshape()函数的工作原理，通过实例解释了如何按照指定形状重新排列数组元素。强调了reshape参数order的重要性，分别阐述了类C（行优先）和类Fortran（列优先）两种顺序，并指出在深度学习中正确使用reshape的必要性。

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np.reshape()

np.reshape(n,m)是按照numpy中的原来数组的默认编号从新数组的最后一个轴开始填充;
以下面的b=a.reshape(6,2)为例,将数组a中的所有元素编号(numpy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]

>>> a=np.arange(12).reshape(3,4)
>>> a
array([[ 0, 1, 2, 3],
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Numpy之reshape()详解
起飞的木木的博客
11-14 8005
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之reshape()
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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-核心函数reshape()深度剖析
最新发布
07-02 1015
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...
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))
Python函数用法之numpy.reshape()
tiger&sheep的博客
10-20 5633
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.
numpy库reshape用法详解
09-17
其中，`reshape`函数是numpy中的一个重要方法，用于改变数组的形状，但不改变其实际数据。本文将深入探讨numpy库的`reshape`用法，包括其基本概念、参数解析、使用示例以及注意事项。 **基本概念** `numpy.reshape...
在python2.7中用numpy.reshape 对图像进行切割的方法
09-19
### 使用numpy.reshape在Python 2.7中对图像进行切割的方法 #### 背景介绍 ...此篇文章为读者提供了丰富的实例和详细的解释，希望能够帮助读者更好地理解和应用`numpy.reshape`函数在图像处理中的应用。
Numpy之reshape()使用详解
09-18
在Python的科学计算库Numpy中，`reshape()`函数是一个非常重要的操作，它允许我们将一个数组转换成不同的形状，而不改变其数据。这篇详解将深入介绍`reshape()`函数的使用方法、参数及其实际应用。 首先，`reshape...
浅谈numpy中函数resize与reshape,ravel与flatten的区别
09-16
在numpy库中，数组操作是数据处理的核心，其中resize、reshape、ravel和flatten四个函数在数组形状变换中起着重要作用。理解它们的区别对于高效地处理数据至关重要。 首先，`resize`函数会直接改变原数组的形状。...
python实现将一维列表转换为多维列表(numpy+reshape)
09-18
这个过程涉及到numpy库中的reshape方法，它是numpy数组操作中非常重要的一个功能，能够改变数组的形状而不改变数据本身。在深入探讨知识点前，我们需要先理解标题中提及的关键概念。 **一维列表和多维列表** 一维...
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 numpy中的reshape(-1)、reshape(1，-1)、reshape(-1,1)
qq_40967086的博客
10-09 4190
python numpy中的reshape(-1)、reshape(1，-1)、reshape(-1,1)
Python-NumPy库中reshape()的用法
m0_62476983的博客
09-17 1796
reshape(-1,8)中的-1，是模糊控制，负数可以为任何数。这里是固定8列，多少行系统根据元素数量自动计算好。在NumPy中ndarray.ndim可以返回这个数组的维数，等于秩(即轴的数量)。reshape()函数可以将数组变形重构，调整数组各维数的大小。(4)转换成2层2行2列：reshape(a,b,c)，变成三维数组，因为输出的秩为3。(2)转换成m行1列：reshape(m,-1)(3)转换成1行n列：reshape(-1,n)(1)转换成m行n列:reshape(m,n)
Numpy中reshape的用法
weixin_43597208的博客
09-06 2129
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.reshape()方法详解
千里花开花落的博客
06-15 4060
这里写目录标题二维数组1. 定义2. 二维数组的变形三维数组及以上1. 定义：2. 三维数组的变形3. 三维数组的赋值参考文章 二维数组 1. 定义 由多个一维列表一行一行堆叠形成二维。（这些一维数组必须相同长度的） #创建一个二维数组。（体会堆叠的过程） import numpy as np a = [1, 2, 3] ; b = [4, 5, 6]; c = [7, 8, 9] #三个一维数组 w1 = np.array( [a,b,c] ) # 多个一维数组，一行一行堆叠，形成二维数组 print(
【NumPy】深入解析numpy中的reshape方法
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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。
-1在numpy reshape（np.reshape)中的意义
路过人间，一叶知秋
09-10 8020
文章目录例子解释参考 例子 例1：>>>import numpy as np >>>a = np.matrix([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) >>>np.reshape(a, -1) matrix([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]]) 例2：>>>a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) >>>a.reshape(a.sh
numpy中axis的理解
04-27
### Numpy中Axis参数的作用及示例解释 #### Axis参数的核心概念 在Numpy中，`axis` 表示的是数组的轴（维度）。对于一个多维数组来说，每一维都可以看作是一个方向或者一条线。当执行某些操作（如求和、最大值等）时，可以通过 `axis` 参数指定沿着哪个方向进行计算。如果不理解 `axis` 的含义，则很难高效地利用Numpy处理复杂的数据结构。 例如，给定一个三维数组 `arrs = np.arange(24).reshape((3, 2, 4))`，其形状为 `(3, 2, 4)`，即该数组有三个维度：第一个维度大小为3，第二个维度大小为2，第三个维度大小为4[^1]。 --- #### 示例解析 以下是几个具体的例子来说明 `axis` 的作用： ##### 示例1：求和操作 (`np.sum`) 考虑如下代码： ```python import numpy as np arrs = np.arange(24).reshape((3, 2, 4)) print("原始数组:") print(arrs) # 沿着不同的轴求和 print("\n沿着 axis=0 求和 (按第0维压缩):") print(np.sum(arrs, axis=0)) print("\n沿着 axis=1 求和 (按第1维压缩):") print(np.sum(arrs, axis=1)) print("\n沿着 axis=2 求和 (按第2维压缩):") print(np.sum(arrs, axis=2)) ``` - **`axis=0`**: 对应于最外层维度的操作。这意味着将相同位置上的元素相加，最终结果会减少第一维的长度。 - **`axis=1`**: 针对中间维度的操作。这相当于固定其他维度不变的情况下，对该维度内的元素逐项求和。 - **`axis=2`**: 处理最内层维度。这是指在同一平面内，针对每行或列依次累加。 运行以上代码可以直观看到不同 `axis` 值带来的变化[^1]。 --- ##### 示例2：寻找最大值 (`np.max`) 再来看另一个常用场景——查找某特定轴的最大值： ```python a = np.array([[78, 34, 87, 25, 83], [25, 67, 97, 22, 13], [78, 43, 87, 45, 89]]) print("原二维数组:") print(a) print("\n沿 axis=0 查找最大值:") print(a.max(axis=0)) print("\n沿 axis=1 查找最大值:") print(a.max(axis=1)) ``` 在这里， - 当设置 `axis=0` 时，比较各列对应位置处数值并返回最高者； - 若设定为 `axis=1` 则是在各行内部选取峰值[^4]。 --- #### 更复杂的案例：拼接数组 (`np.concatenate`) 除了基本运算之外，像连接两个或多组数据这样的任务也需要依赖 `axis` 来定义组合的方向。比如下面这段程序展示了如何通过调整此选项改变输出形式： ```python X = np.arange(620 * 128 * 88).reshape(620, 1, 128, 88) y = np.arange(620) bottoms = [] bottoms.append(X) bottoms.append(y[:, None]) result_X, result_y = np.concatenate(bottoms[:-1], axis=1), bottoms[-1] print(result_X.shape) # 输出新的形状 ``` 在这个片段里，我们把多个张量按照第二维度堆叠起来形成一个新的特征集合[^5]。 --- ### 总结 综上所述，掌握 `axis` 是精通 NumPy 关键一步。无论是简单的统计还是高级变换都需要清晰认识各个维度间关系以及它们相互影响的方式。只有这样才能充分发挥这个强大工具的优势完成各种数据分析工作。
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