python中reshape函数用法示例详解
作者:change_xzt
reshape函数是Numpy库中的一个函数,可以用于改变一个数组的形状,例如将一个二维数组转换成一个三维数组,这篇文章主要介绍了python中reshape函数用法详解,需要的朋友可以参考下
python中reshape函数用法详解
reshape函数
reshape函数是Numpy库中的一个函数,可以用于改变一个数组的形状,例如将一个二维数组转换成一个三维数组。
import numpy as np # 创建一个二维数组,形状为(4, 6) a = np.array([[1, 2, 3, 4, 5, 6], [7, 8, 9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16, 17, 18], [19, 20, 21, 22, 23, 24]]) # 将二维数组a转换成一个三维数组,形状为(2, 3, 4) b = np.reshape(a, (2, 3, 4)) print(a.shape) # 输出(4, 6) print(b.shape) # 输出(2, 3, 4) print(b)
程序运行结果:
下面是reshape函数的具体实现细节:
numpy.reshape(array, newshape, order='C')
- 其中,array表示要改变形状的数组,newshape表示新的形状,order表示元素在新数组中的存储顺序(可选,默认为’C’,即按行存储)。
- 当newshape中的元素之积与原数组中的元素之积不相等时,会抛出ValueError异常(这当然不行了,空着的或者多出来的没办法处理);当newshape中的元素之积与原数组中的元素之积相等时,reshape函数将按照order参数指定的顺序将原数组中的元素重新排列,生成一个新的数组。(拿上面代码中的例子来说就是4X6=2X3X4)
该函数具体实现如下:
- 首先,根据newshape中的元素构建一个新的空数组,用于存储重排后的元素。
- 然后,按照order参数指定的顺序,将原数组中的元素逐个复制到新数组中。常用的存储顺序有’C’(按行存储)和’F’(按列存储)两种。
- 最后,返回新数组。
reshape函数可以用于改变多维数组的形状,例如将一个二维数组转换成一个三维数组,或将一个三维数组转换成一个二维数组。但需要注意的是,reshape函数不会改变数组中的元素数量和数据类型,只会改变数组的形状。总之,reshape函数是一个非常实用的函数,可以用于将一个数组转换成任意形状的数组。在使用reshape函数时,需要注意保证newshape中的元素之积与原数组中的元素之积相等,以确保重排后的数组不会丢失元素。
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