python numpy.shape 和 numpy.reshape函数
2016-09-02 18:42
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numpy.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
#一维列表 L=range(5) shape(L) #二维列表 L=[[1,2,3],[4,5,6]] shape(L)
#一维数组 arr=array(range(5)) shape(arr) #二维数组 arr=array([[1,2,3], [4,5,6]]) shape(arr)
矩阵(ndarray)的shape属性可以获取矩阵的形状(例如二维数组的行列),获取的结果是一个元组,因此相关代码如下:
import numpy as np x = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]]) # 输出数组的行和列数 print x.shape # (4, 3) # 只输出行数 print x.shape[0] # 4 # 只输出列数 print x.shape[1] # 3
numpy.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
a=array([[1,2,3],[4,5,6]]) reshape(a, 6)
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