numpy高维矩阵reshape

最新推荐文章于 2024-11-25 23:23:24 发布

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文章标签： numpy reshape 高维矩阵

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40287219/article/details/91403317

本文探讨了numpy库中reshape函数在处理高维矩阵时的原理和应用。通过示例介绍了如何使用reshape改变矩阵的维度，特别强调了数据在展开和重排过程中的顺序。在实际应用，尤其是在图像处理中，正确理解reshape对于转换高维矩阵至二维矩阵至关重要。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

numpy高维矩阵的reshape

背景
高维矩阵示例
reshape参数示例
高维矩阵实际应用

背景

在高维矩阵reshape时，可能会由于使用参数不用最后得到不同结论，记录一下对reshape的理解，并分析一下高维向量展开时的顺序。

高维矩阵示例

建立一个324维的矩阵

import numpy as np
x = np.array(
[[[1,2,3,3],[4,5,6,6]],
[[7,8,9,9],[10,11,12,12]],
[[13,14,15,15],[16,17,18,18]]])

x
>>array([[[ 1,  2,  3,  3],
        [ 4,  5,  6,  6]],
       [[ 7,  8,  9

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reshape--矩阵变维

qq_18343569的博客

12-23

3544

【功能简介】矩阵变维。【语法格式】 1．B=reshape(A,[m n p ．．．])或B=reshape(A,m,n,p,．．．) 返回一个m×n×p的多维数组B，B与A含有相同的元素个数，即m×n×p=prod(size(A))。格式变体： B=reshape(A,m,n)：对数组A进行维度转换，返回一个m×n的矩阵。 B=reshape(A,…,[]

怎样将矩阵Reshape

DawnChau

07-29

1354

今天刷题的时候，遇到一个问题挺有意思的，特此记录，就是如何将一个矩阵给执行Reshape操作。　　举个例子，比如说给出一个4*4的矩阵，如何将其Reshape成为一个8*2的矩阵？当然，矩阵如果可以Reshape的话，必须保持变形之前和变形之后的元素的个数不变。　　如下图所示：　　　　首先，我们先来介绍一个神奇的操作，就是如何快速确定自己的位置。　　想象这样一种场景，有16个队员

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Numpy学习（1）：高维数组（矩阵）的切割问题

欢迎来到Jimmy的博客

03-12

1万+

前言：numpy库为python提供了很多方便的数学计算方法，尤其是提供了数组，极大方便了使用python进行矩阵运算，使其在机器学习和深度学习中得到有效利用，本文详细介绍一下高维矩阵的切割问题。平时我们使用最多的就是一，二维和三维矩阵，以前我容易将其跟立体几何联系起来。后来发现这样是非常错误的，因为再高一点的维度就不能想象了。所以，按照矩阵的形式，从外向内，逐层分解才能掌握好矩阵。正文：将以下代码

矩阵维度变换reshape函数在matlab，Numpy，Pytorch中的使用

weixin_41496173的博客

03-19

1879

由于时常在matlab与python间切换，二者操作有相似性，但其中也隐藏了一些不同，需要十分小心，就比如这个reshape函数。此处给出三段代码例子： Matlab: aa = [ 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 10 10] cc = reshape(aa, [2, 5, 2]) ee

numpy模块之创建矩阵、矩阵运算

weixin_30606669的博客

06-26

384

本文参考给妹子讲python https://zhuanlan.zhihu.com/p/34673397 NumPy是Numerical Python的简写，是高性能科学计算和数据分析的基础包，他是许多高级工具的构建基础。他的核心功能是： 1.多维向量的描述和快速高效计算能力，让数组和矩阵的使用更加自然； 2.大量实用的数学函数，支撑复杂的线性代数、随机数生成以及傅里叶变换函数 ...

python numpy高维数组(三维数组) reshape操作+order详解+numpy高维数组的读法详解

プロノCodeSteel

01-18

2万+

本文可能是你看过最清晰的解释...... 在做机器学习的时候, 经常会遇到numpy或者其他地方的高维数组（维度d>3），这时候往往需要reshape到二维为了保持想要的顺序不出错，需要理解: 1.numpy 高维数组的快速阅读方法 2. numpy.reshape函数的order参数的用法（算是高阶使用吧...） 1.numpy高维数组理解先看二维数组： 2行 5列的例子不用多说 d2=np.arange(10).reshape((2,5)) d2,d2.shape (a

NumPy 中 reshape 函数用法详解

m0_72748751的博客

01-18

1472

在不更改数组数据的情况下，改变数组的形状，返回一个新的数组。例如将一个二维数组转换成一个三维数组。

手把手教你学Numpy，从此数据处理不再慌【四】

TechFlow的博客

06-08

356

本文始发于个人公众号：TechFlow，原创不易，求个关注今天是numpy专题的第四篇文章，numpy中的数组重塑与三元表达式。首先我们来看数组重塑，所谓的重塑本质上就是改变数组的shape。在保证数组当中所有元素不变的前提下，变更数组形状的操作。比如常用的操作主要有两个，一个是转置，另外一个是reshape。转置与reshape 转置操作很简单，它对应线性代数当中的转置矩阵这个概念，也就是说它的功能就是将一个矩阵进行转置。转置矩阵的定义是将一个矩阵的横行写为转置矩阵的纵列，把纵列写成转置矩阵

numpy中reshape的用法

baidu_41797613的博客

10-13

705

reshape函数一般用法特殊用法示例一般用法 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 import numpy numpy.arange(24).reshape(3, 8) 特殊用法 mat (or array).reshape(c, -1); 必须是矩阵格式或者数组格式，才能使用 .reshape(c, -1) 函数，表示将此矩阵或者数组重组，以 c行d列的形式表示 -1的作用就在此，自动计算d：d=数组或者矩阵里面所有的

五、遥感影像中使用opencv常见的矩阵reshape问题

moshangqingcheng的博客

06-23

285

在matlab中的reshape是一列一列来的，而在opencv中mat的reshape是一行一行来的。因此要达到matlab中的reshape效果，必须先实现转秩，再reshape

NumPy 高维数组降维方法详细分析

you 是 mine

05-12

1830

import numpy as np a = np.arange(64).reshape([4,4,4]) # [[[ 0 1 2 3] # [ 4 5 6 7] # [ 8 9 10 11] # [12 13 14 15]] # # [[16 17 18 19] # [20 21 22 23] # [24 25 26 27] # [28 29 30 31]] # # [[32 33 34 35] # [36 37 38 39] # [40 41 42 .

高维数据降维（机器学习）

公众号：风景邮递Yuan的博客

09-30

3239

目录一、实验内容二、实验过程1、算法思想2、算法原理3、算法分析三、源程序代码四、运行结果及分析五、实验总结高维数据降维是指采用某种映射方法，降低随机变量的数量。例如将数据点从高维空间映射到低维空间中，从而实现维度减少。降维分为：特征选择和特征提取特征选择：是从含有冗余信息以及噪声信息的数据中找出主要变量；特征提取：是去掉原来的数据，生成新的变量，可以寻找数据内部的本质结构特征。降维的过程是通过对输入的原始数据特征进行学习，得到一个映射函数，实现将输入样本映射后到低维空间中之后，原始数据特征并没有明显的

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库ndarray多维数组的维度变换方法(reshape、resize、swapaxes、flatten)

菜鸟教程

12-29

3202

numpy之reshape()

最新发布

03-26

### 使用 NumPy 实现矩阵转置的操作在 Python 中，NumPy 提供了多种方式来实现矩阵的转置操作。以下是常见的几种方法： #### 方法一：使用 `.T` 属性 NumPy 数组对象有一个内置属性 `.T`，可以直接用于获取数组的转置版本。这种方法简单直观。 ```python import numpy as np a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print("原矩阵：\n", a) transposed_a = a.T print("转置后的矩阵：\n", transposed_a) ``` 此方法适用于二维及以上维度的数组[^1]。 --- #### 方法二：使用 `np.transpose()` 函数 `np.transpose()` 是 NumPy 提供的一个函数，专门用来执行矩阵的转置操作。它不仅可以处理简单的二维矩阵转置，还可以灵活调整多维数组的轴顺序。 ```python b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print("原矩阵：\n", b) transposed_b = np.transpose(b) print("转置后的矩阵：\n", transposed_b) # 对于更高维数组，可以通过指定 axes 参数自定义轴排列 c = np.random.rand(2, 3, 4) rearranged_c = np.transpose(c, axes=(2, 0, 1)) print("重新排列后的形状：", rearranged_c.shape) ``` 该方法特别适合需要复杂轴变换的情况[^2]。 --- #### 方法三：通过 `swapaxes()` 方法对于某些特定场景，可能只需要交换两个轴的位置而不需要完全转置整个矩阵。此时可以使用 `swapaxes()` 方法。 ```python d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) swapped_d = d.swapaxes(0, 1) print("交换轴后的矩阵：\n", swapped_d) ``` 尽管功能上与前两种方法有重叠之处，但在高维数据处理时更加灵活。 --- #### 特殊情况：一维数组的转置需要注意的是，在 NumPy 中，一维数组（即向量）并没有真正的“转置”概念，因为其 shape 默认为 `(d,)` 而不是 `(1, d)` 或 `(d, 1)`。因此直接调用 `.T` 不会改变其结构。如果希望将其视为行向量或列向量，则需先扩展维度再进行转置。 ```python v = np.array([1, 2, 3]) row_vector = v[np.newaxis, :] # 将其变为 (1, d) 形状 column_vector = row_vector.T # 变成 (d, 1) 形状 print("原始向量：", v) print("作为行向量：\n", row_vector) print("作为列向量：\n", column_vector) ``` 也可以利用 `np.expand_dims()` 达到相同效果[^4]。 --- ### 应用实例：矩阵内积计算矩阵转置常应用于线性代数领域，例如求解矩阵内积。以下是一个具体例子： ```python matrix = np.arange(0, 24).reshape((4, 6)) transposed_matrix = matrix.T result = matrix.dot(transposed_matrix) print(result) ``` 上述代码展示了如何通过对矩阵进行转置并结合点乘运算得到最终结果[^3]。 ---