Python – numpy.reshape

numpy.reshape() 为数组提供新形状，但不会更改其数据。其语法如下 −

numpy.reshape(arr, newshape, order='C')

参数

numpy.reshape() 可以接受以下参数 −

  • arr − 输入数组。

  • shape − 序列端点

  • newshape − 如果是整数，则结果将是该长度的 1-D 数组，且一个维度可以为 -1。

  • order − 定义应按什么顺序读取输入数组元素。

    • 如果 order 是“C”，则它会读取并写入使用类似 C 的索引顺序（其中最后一个索引更改最快，第一个轴索引更改最慢）的元素。

    • “F”表示使用 Fortran 式的索引顺序读取和写入元素，其中最后一个索引轴变化缓慢，第一个轴索引变化很快。

    • “A”表示在数组在内存中连续时，使用 Fortran 索引顺序读取/写入元素。

示例 1

让我们考虑以下示例 −

# Import numpy
import numpy as np

# input array
x = np.array([[3,5,6], [7,8,9]])
print("Array Input :\n", x)

# reshape() function
y = np.reshape(x, (3, -3))
print("Reshaped Array: \n", y)

输出

它将生成以下输出 −

Array Input :
 [[3 5 6]
 [7 8 9]]
Reshaped Array:
 [[3 5]
 [6 7]
 [8 9]]

示例 2

我们再举一个例子 -

# Import numpy
import numpy as np

# Create an input array
x = np.array([[1,3,4], [4,6,7]])
print("Array Input :\n", x)

# reshape() function
y = np.reshape(x, 6, order='C')
print("Reshaped Array: \n", y)

输出

它将生成以下输出 −

Array Input :
 [[1 3 4]
 [4 6 7]]
Reshaped Array:
 [1 3 4 4 6 7]

更新于: 03-3 月-2022

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