Numpy Reshape重新排列一个数组的维度|极客笔记

Numpy Reshape重新排列一个数组的维度

Numpy 是一个强大的 Python 库，主要用于进行大规模数值计算。它提供了一个高性能的多维数组对象，以及用于处理这些数组的工具。一个常用的功能是 reshape，它允许你重新排列一个数组的维度。在本文中，我们将详细探讨 Numpy 的 reshape 函数，包括其语法、用法以及一些实际的代码示例。

1. 理解 Numpy Reshape

Numpy 的 reshape 函数可以改变数组的形状而不改变其数据。这意味着你可以将一个一维数组转换为二维数组，或者将一个高维数组压缩成一维数组，而不需要复制数据。

语法

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

a：要被reshape的数组。
newshape：整数或者整数元组，指定新的形状。如果为整数，则结果是一维数组。在形状中，可以使用-1，Numpy会自动计算正确的维数。
order：{‘C’, ‘F’, ‘A’}，可选。’C’表示C风格顺序，’F’表示Fortran风格顺序，’A’表示保留原数组的顺序。

2. 示例代码

接下来，我们将通过一系列示例来展示如何使用 Numpy 的 reshape 函数。

示例 1：将一维数组转换为二维数组

import numpy as np

# 创建一个一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])

# 使用reshape将其转换为一个3x4的二维数组
new_arr = arr.reshape((3, 4))

print(new_arr)

Output:

Numpy Reshape重新排列一个数组的维度

示例 2：使用-1自动计算维度

import numpy as np

# 创建一个一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])

# 使用reshape并设置一个维度为-1，让numpy自动计算
new_arr = arr.reshape((4, -1))

print(new_arr)

Output:

Numpy Reshape重新排列一个数组的维度

示例 3：多维数组转换为一维数组

import numpy as np

# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 使用reshape将其转换为一维数组
new_arr = arr.reshape(-1)

print(new_arr)

Output:

Numpy Reshape重新排列一个数组的维度

示例 4：改变三维数组的形状

import numpy as np

# 创建一个三维数组
arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])

# 使用reshape改变数组形状
new_arr = arr.reshape((2, 4))

print(new_arr)

Output:

Numpy Reshape重新排列一个数组的维度

示例 5：保持数组顺序不变

import numpy as np

# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 使用reshape并指定order='A'来保持数组的原始顺序
new_arr = arr.reshape((3, 2), order='A')

print(new_arr)

Output:

Numpy Reshape重新排列一个数组的维度

示例 6：转换为Fortran顺序

import numpy as np

# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 使用reshape并指定order='F'来转换为Fortran顺序
new_arr = arr.reshape((3, 2), order='F')

print(new_arr)

Output:

Numpy Reshape重新排列一个数组的维度

示例 7：从一维数组创建更高维度数组

import numpy as np

# 创建一个一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

# 使用reshape创建一个2x2x2的三维数组
new_arr = arr.reshape((2, 2, 2))

print(new_arr)

Output:

Numpy Reshape重新排列一个数组的维度

示例 8：使用reshape复制数组

import numpy as np

# 创建一个一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

# 使用reshape复制数组
new_arr = np.reshape(arr, (2, 3)).copy()

print(new_arr)

Output:

Numpy Reshape重新排列一个数组的维度

示例 9：错误的形状参数

import numpy as np

# 创建一个一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

# 尝试使用不兼容的形状参数
try:
    new_arr = arr.reshape((2, 4))
except ValueError as e:
    print(e)

Output:

Numpy Reshape重新排列一个数组的维度

示例 10：动态调整数组大小

import numpy as np

# 创建一个一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

# 根据动态输入调整数组大小
rows = int(input("Enter the number of rows: "))
cols = int(input("Enter the number of columns: "))

if rows * cols == len(arr):
    new_arr = arr.reshape((rows, cols))
    print(new_arr)
else:
    print("The dimensions do not match the size of the array.")