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      這里有您想知道的互聯(lián)網(wǎng)營銷解決方案
      Numpy之reshape()使用詳解-創(chuàng)新互聯(lián)

      如下所示:

      成都創(chuàng)新互聯(lián)公司2013年至今,先為劍閣等服務(wù)建站,劍閣等地企業(yè),進(jìn)行企業(yè)商務(wù)咨詢服務(wù)。為劍閣企業(yè)網(wǎng)站制作PC+手機(jī)+微官網(wǎng)三網(wǎng)同步一站式服務(wù)解決您的所有建站問題。

      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(kuò)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

      Numpy之reshape()使用詳解

      這里的意思是創(chuàng)建了一個2維數(shù)組

      Numpy之reshape()使用詳解

      這里創(chuàng)建了一個3維2X2的數(shù)組。

      Numpy之reshape()使用詳解

      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):

      Numpy之reshape()使用詳解

      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)。


      名稱欄目:Numpy之reshape()使用詳解-創(chuàng)新互聯(lián)
      文章URL:http://ef60e0e.cn/article/cdiicd.html
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