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  • python numpy.shape 和 numpy.reshape函数

    导入numpy模块

    1.  
      from numpy import *
    2.  
      import numpy as np


    #####################################################

    numpy.shape:

    help(shape)

    输入参数:类似数组(比如列表,元组)等,或是数组

    返回:一个整型数字的元组,元组中的每个元素表示相应的数组每一维的长度

    类似数组

    1.  
      #一维列表
    2.  
      L=range(5)
    3.  
      shape(L)
    4.  
      #二维列表
    5.  
      L=[[1,2,3],[4,5,6]]
    6.  
      shape(L)



    数组:

    1.  
      #一维数组
    2.  
      arr=array(range(5))
    3.  
      shape(arr)
    4.  
      #二维数组
    5.  
      arr=array([[1,2,3], [4,5,6]])
    6.  
      shape(arr)


    #############################################################

    numpy.reshape:

    help(reshape)



    函数功能:给予数组一个新的形状,而不改变它的数据

    输入参数:

    a:将要被重塑的类数组或数组

    newshape:整数值或整数元组。新的形状应该兼容于原始形状。如果是一个整数值,表示一个一维数组的长度;如果是元组,一个元素值可以为-1,此时该元素值表示为指定,此时会从数组的长度和剩余的维度中推断出

    order:可选(忽略)

    返回:一个新的形状的数组

    1.  
      a=array([[1,2,3],[4,5,6]])
    2.  
      reshape(a, 6)



    reshape(a, (3, -1)) #为指定的值将被推断出为2


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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/xiaoboge/p/9683228.html
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