numpy.reshape

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原文链接：https://stackoverflow.com/questions/18691084/what-does-1-mean-in-numpy-reshape

该博客主要对Python中numpy.reshape函数进行详细讲解，聚焦于reshape函数在Python编程里的应用，属于信息技术领域中Python编程相关内容。
numpy.reshape, numpy.transpose的理解
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06-22 672
矩阵维度变换理解
numpy.reshape(-1,1)用法
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01-27 3737
刚接触python和DL，看到工程里有这句： train_set_y_orig = train_set_y_orig.reshape((1, train_set_y_orig.shape[0])) 找到函数原型： a.reshape(newshape, order='C') a: array_like 我们想要的变更尺寸的数组。 newshape: int or int of ints 想变成什么样的尺寸，这时要注意这个尺寸产生的数值数目要等于原数组数值数组。如：原始数组尺寸为1 × 10，我们要分
NumPy reshape() 函数详解：变换数组形状
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reshape()是 NumPy 数组的一个方法，用于在不改变数据内容的前提下，重新定义数组的形状（shape）。功能写法说明一维转二维常见结构化操作自动推断维度系统自动计算三维变换多维数组按列填充Fortran 顺序快速拉平转为一维。
Numpy之reshape
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08-14 434
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之前用reshape直接用，没想到还有个order参数，今天整理一下。
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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。 ...
在python2.7中用numpy.reshape 对图像进行切割的方法
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### 使用numpy.reshape在Python 2.7中对图像进行切割的方法 #### 背景介绍 在计算机视觉领域，图像处理是一项重要的技术。对于大型图像数据集，有时我们需要将其分割成多个较小的部分来处理，这有助于提高计算效率...
详解numpy.reshape中参数newshape出现-1的含义
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reshape函数是Numpy中用来修改数组形状的函数，其函数原型为： numpy.reshape(a, newshape, order='C') 在该函数中有一个用来指定数组新形状的参数newshape，该参数的取值可以为整数或整数构成的元组，在众多的取值...
numpy reshape
Claroja
10-26 316
参考文献： https://www.cnblogs.com/onemorepoint/p/9099312.html
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03-22 321
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NumPy--reshape、切片操作、copy函数
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07-18 631
NumPy--reshape_切片操作_copy函数
Python函数用法之numpy.reshape()
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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库函数：reshape用法
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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之reshape()详解
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03-23 2107
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。...
Numpy 之 reshape 教程
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reshape是 Numpy 数组对象（ndarray）的一个方法，用于改变数组的形状（维度），但不改变其数据内容。常用于数据预处理、矩阵运算等场景。newshape：新形状，可以是整数或元组（如(2, 3)order：可选，'C' 表示按行优先（默认），'F' 表示按列优先。reshape是数据预处理和矩阵运算中非常常用的工具合理使用-1可以大大简化代码注意元素总数必须一致。
Python numpy中reshape方法详解
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作用：在不改变数据内容的情况下，改变一个数组的格式 1. reshape（row，col）可以根据指定的数值将数据转换为特定的行数和列数 r = np.random.randint(0, 10, size=(3, 4)) print(r.reshape(3, 4)) [[2 3 1 9] [4 5 5 0] [3 8 3 9]] reshape(3,4)----> 输出3行4列的矩阵 2. reshape(1,-1) 是输出1行，不指定列数的矩阵；reshape(-1,1)则是输.
numpy.reshape使用
04-21
### Numpy reshape 的使用方法 `numpy.reshape()` 是 NumPy 中用于改变数组形状的重要函数。它允许用户在不更改数据的情况下重新排列数组的维度。 #### 基本语法 ```python numpy.reshape(array, newshape, order='C') ``` - `array`: 需要重塑的原始数组。 - `newshape`: 新的形状，可以是一个整数或者元组形式表示新尺寸。如果提供 `-1` 作为其中一个维度，则会根据其他维度自动推断该维度大小[^2]。 - `order`: 可选参数，默认为 `'C'` 表示按行优先顺序读取数据；也可以设置为 `'F'` 或者 `'A'` 来指定不同的存储方式[^3]。 #### 示例代码展示 以下是几个具体的例子来演示如何使用 `numpy.reshape()` 函数： ```python import numpy as np # 创建一个一维数组 a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) # 将其转换成两行三列的形式 b = a.reshape((2, 3)) print(b) # 如果知道其中的一个维度而不知道另一个维度时可以用 -1 自动计算剩余维度 c = a.reshape((3, -1)) print(c) # 改变读取顺序的例子(order 参数的作用) d = np.reshape(a, 6, order='F') print(d) ``` 以上程序运行结果如下所示： ``` [[1 2 3] [4 5 6]] [[1 2] [3 4] [5 6]] [1 4 2 5 3 6] ``` 当尝试将无法匹配的数据量分配到目标结构中时会发生错误。例如下面这段代码试图把长度为16的一维向量重构成具有10个子项的新矩阵就会报错因为两者之间存在矛盾关系[^5]。 ```python e = arr.reshape(10,-1) # 抛出异常ValueError: cannot reshape array... ``` #### 特殊情况处理——未知维度(-1) 有时我们可能只知道部分最终形态的具体数值却不清楚其余应该设为何值，在这种情况下就可以利用特殊占位符 "-1" 让系统自行决定合适的结果[^2]^。 比如对于一个含有十二个元素的一维列表来说如果我们希望得到四乘某数这样的矩形布局那么只需要简单写明即可无需手动算出确切答案: ```python f = np.arange(12).reshape(4,-1) print(f) ``` 这将会输出: ``` [[ 0 1 2] [ 3 4 5] [ 6 7 8] [ 9 10 11]] ``` #### 总结注意事项 需要注意的是调用此功能前后总元素数目必须保持一致否则便会引发相应的异常提示信息告知使用者操作失败原因所在之处.
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