在 Python 中使用带零的 reshape

在 Python 中，numpy 库提供了一些强大的数组操作功能，其中包括 reshape() 函数。reshape() 函数允许你将一个数组重新塑形为特定尺寸的新数组。在一些情况下，你可能需要在 reshape() 函数中使用带零的参数，这能够方便地确定新数组的尺寸，从而更好地进行后续的操作。

reshape() 函数

reshape() 函数的语法如下所示:

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

其中,

• array：需要重塑的数组。
• newshape：新数组的尺寸。
• order：可选参数，C 表示 C-style 数组，F 表示 Fortran-style 数组。

以下代码演示了 reshape() 函数在将一个二维数组转换为一维数组时的应用:

import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
b = np.reshape(a, 6)
print(b)

以上代码输出的结果如下:

[1 2 3 4 5 6]

带零的 reshape

当我们调整数组的形状时，我们可能需要在 reshape() 函数中使用带零的参数。例如，当我们知道要创建一个矩阵时，我们可能只知道它的形状，但不知道它的大小。假设我们要创建一个 3x4 的矩阵，但不知道它的大小。在这种情况下，我们可以使用带零的 reshape() 函数:

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
b = np.reshape(a, (3, 0))
print(b)

以上代码输出的结果如下:

[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]

可以看到，我们将数组 a 转换为一个 3x2 的新数组，而 0 表示新数组的大小将根据原始数组 a 的大小自动计算。这使得我们能够轻松地确定新数组的形状，而不必手动计算大小。

总结

reshape() 函数是 numpy 库中一个重要的数组操作函数，它允许我们重新塑造数组以适应我们的需要。在一些情况下，我们可以使用带零的 reshape() 函数来计算新数组的大小，从而更好地进行后续的操作。