如下所示：

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Numpy中reshape的使用方法為:numpy.reshape(a, newshape, order='C')

參數(shù)詳解：

1.a: type:array_like(偽數(shù)組，可以看成是對數(shù)組的擴展，但是不影響原始數(shù)組。)

需要reshape的array

2.newshape:新的數(shù)組

新形狀應(yīng)與原形狀兼容。如果是整數(shù)，那么結(jié)果將是該長度的一維數(shù)組。一個形狀尺寸可以是-1。在本例中，值是 從數(shù)組的長度和剩余維度推斷出來的。

3.order: 可選為(C, F, A)

C: 按照行來填充

F: 按照列的順序來填充

A: 按任意方向，(default)。 這里相當(dāng)于行

4.returns: ndarray，即返回一或多維數(shù)組

實戰(zhàn)：

首先，先創(chuàng)建幾個n維數(shù)組

import numpy as np

這里的意思是創(chuàng)建了一個2維數(shù)組

這里創(chuàng)建了一個3維2X2的數(shù)組。

這是四維

(1,2) 表示 [[ 0, 1]]
(3,1,2)表示3個(1,2):
[[[ 0, 1]],
[[ 2, 3]],
[[ 4, 5]]],
(2,3,1,2)表示2個(3,1,2):
[ [[[ 0, 1]],
[[ 2, 3]],
[[ 4, 5]]],

[[[ 6, 7]],
[[ 8, 9]],
[[10, 11]]] ]

了解了newshape里面的東西，reshape基本沒啥問題了。

我們再來看看order。

分別利用C，F(xiàn)，A來填充數(shù)據(jù)：

這就是reshape基本用法。

以上這篇Numpy之reshape()使用詳解就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持創(chuàng)新互聯(lián)。

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