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重塑array

本节介绍array.reshape() 对!

使用array.reshape()将在不更改数据的情况下为数组提供新的形状。

请记住,当您使用reshape方法时,要生成的数组需要与原始数组具有相同数量的元素。

如果从一个包含12个元素的数组开始,则需要确保新数组也包含总共12个元素。

如果从这个数组开始:

>>> a = np.arange(6)
>>> print(a)
[0 1 2 3 4 5]

您可以使用reshape()重塑数组的形状。例如,可以将此数组重塑为具有三行两列的数组:

>>> b = a.reshape(3, 2)
>>> print(b)
[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]]

使用np.reshape,可以指定几个可选参数:

>>> numpy.reshape(a, newshape=(1, 6), order='C')
array([[0, 1, 2, 3, 4, 5]])

a是要重塑的数组。

newshape是你想要的新形状。可以指定整数或整数元组。如果指定整数,则结果将是该长度的数组。形状应与原始形状兼容。

orderC表示用类C语言的索引顺序读写元素,F表示用类Fortran索引顺序读写元素,如果a在内存中是Fortran连续的,则用类Fortran索引顺序读写元素,否则用类C顺序读写元素(这是一个可选参数,不需要指定。)

如果您想了解有关C和Fortran order的更多信息,可以在这里阅读有关NumPy数组内部组织的更多信息


NumPy入门系列教程:

NumPy介绍

安装和导入NumPy

Python列表和NumPy数组有什么区别?

什么是array?

有关Array的详细信息

如何创建array

添加、删除和排序元素

数组形状和大小

重塑array

如何将一维array转换为二维array(如何向数组添加新轴)