numpy.reshape（重塑）
給陣列乙個新的形狀而不改變其資料
numpy.reshape(a, newshape, order='c')引數：
a：array_like
要重新形成的陣列。
newshape：int或tuple的整數
新的形狀應該與原始形狀相容。如果是整數，則結果將是該長度的1-d陣列。乙個形狀維度可以是-1。在這種情況下，從陣列的長度和其餘維度推斷該值。
order：可選
使用此索引順序讀取a的元素，並使用此索引順序將kcahjk元素放置到重新形成的陣列中。'c'意味著使用c樣索引順序讀取/寫入元素，最後乙個軸索引變化最快，回到第乙個軸索引變化最慢。'f'意味著使用fortran樣索引順序讀取/寫入元素，第乙個索引變化最快，最後乙個索引變化最慢。注意，'c'和'f'選項不考慮底層陣列的記憶體布局，而只是參考索引的順序。'a'意味著在fortran類索引順序中讀/寫元素，如果a 是fortran 在記憶體中連續的，否則為c樣順序。
返回：reshaped_array：ndarray
如果可能，這將是乙個新的檢視物件; 否則，它將是程式設計客棧乙個副本。注意，不能保證返回陣列的記憶體布局（c-或fortran-連續）。
樣例**載）：
1.引入numpy，名稱為np
2.接下來建立乙個陣列a，可以看到這是程式設計客棧乙個一維的陣列
3.使用reshape()方法來更改陣列的形狀，可以看到看陣列d成為了乙個二維陣列
4.通過reshape生成的新陣列和原始陣列公用乙個記憶體，也就是說，假如更改乙個陣列的元素，另乙個陣列也將發www.cppcns.com生改變
5.同理還可以得到乙個三維陣列
6.形狀變化的原則是陣列元素不能發生改變，比如這樣寫就是錯誤的，因為陣列元素發生了變化
numpy之reshape注意事項
看一下這個陣列 66，65，9 乙個元素帶了9個變數，溫度 濕度 風速等等，常見的地理資料集 需要帶入模型裡計算，但是模型只認2d,需要重新reshape一下。然後就發現一些小細節，畢竟菜雞tat 看一下reshape的介紹 這裡有個order引數 order c 是行優先讀取 預設 order f...
numpy中shape和reshape的用法
1 shape 在python中匯入numpy庫之後，我們可以通過矩陣的屬性shape獲取矩陣的維度。如圖所示 import numpy as np b np.array 1,2,3,4 5,6,7,8 print b print b.shape 輸出行數和列數 print b.shape 0 輸出...
numpy中的reshape函式詳解
python中的numpy陣列有乙個reshape方法，我們時常使用，但是目前為止沒有對他進行深入的研究。在多維矩陣的情況下，reshape出來的，到底是什麼樣子的矩陣？所以嘗試構造乙個3維矩陣，剖析一下reshape的原理。首先構造乙個 5,4,3 的三維矩陣a，具體數值如下圖所示 然後將其res...