Python的reshape的用法

numpy中reshape函数的三种常见相关用法

reshape(1,-1)转化成1行：

reshape(2,-1)转换成两行：

reshape(-1,1)转换成1列：

reshape(-1,2)转化成两列

numpy中reshape函数的三种常见相关用法

numpy.arange(n).reshape(a, b) 依次生成n个自然数，并且以a行b列的数组形式显示

np.arange(16).reshape(2,8) #生成16个自然数，以2行8列的形式显示
# Out:
# array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],
# [ 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]])

mat (or array).reshape(c, -1) 必须是矩阵格式或者数组格式，才能使用 .reshape(c, -1) 函数，表示将此矩阵或者数组重组，以 c行d列的形式表示

arr.shape # (a,b)
arr.reshape(m,-1) #改变维度为m行、d列（-1表示列数自动计算，d= a*b /m ）
arr.reshape(-1,m) #改变维度为d行、m列（-1表示行数自动计算，d= a*b /m ）

-1的作用就在此: 自动计算d：d=数组或者矩阵里面所有的元素个数/c, d必须是整数，不然报错）

（reshape(-1, m)即列数固定，行数需要计算）

arr=np.arange(16).reshape(2,8)
arr
'''
out:
array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]])
'''
arr.reshape(4,-1) #将arr变成4行的格式，列数自动计算的(c=4, d=16/4=4)
'''
out:
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15]])
'''
arr.reshape(8,-1) #将arr变成8行的格式，列数自动计算的(c=8, d=16/8=2)
'''
out:
array([[ 0, 1],
[ 2, 3],
[ 4, 5],
[ 6, 7],
[ 8, 9],
[10, 11],
[12, 13],
[14, 15]])
'''
arr.reshape(10,-1) #将arr变成10行的格式，列数自动计算的(c=10, d=16/10=1.6 != Int)
'''
out:
ValueError: cannot reshape array of size 16 into shape (10,newaxis)
'''

numpy.arange(a,b,c) 从数字a起, 步长为c, 到b结束，生成array
numpy.arange(a,b,c).reshape(m,n) ：将array的维度变为m 行 n列。

np.arange(1,12,2)#间隔2生成数组，范围在1到12之间
# Out: array([ 1, 3, 5, 7, 9, 11])
np.arange(1,12,2).reshape(3,2)
'''
Out:
array([[ 1, 3],
[ 5, 7],
[ 9, 11]])
'''

reshape(1,-1)转化成1行：

reshape(2,-1)转换成两行：

reshape(-1,1)转换成1列：

reshape(-1,2)转化成两列

本文参考了 Python的reshape(-1,1) 、Numpy中reshape函数、reshape(1,-1)的含义(浅显易懂，源码实例)

详内容可以参看reshape的官方文档：

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