主要介绍了numpy库reshape用法详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

numpy.reshape（重塑） 给数组一个新的形状而不改变其数据 numpy.reshape(a, newshape, order=’C’)参数： a：array_like 要重新形成的数组。 newshape：int或tuple的整数 新的形状应该与原始形状兼容。如果是整数，则结果将是该长度的1-D数组。一个形状维度可以是-1。在这种情况下，从数组的长度和其余维度推断该值。 order：{‘C’，’F’，’A’}可选 使用此索引顺序读取a的元素，并使用此索引顺序将元素放置到重新形成的数组中

对数据进行操作时，经常需要在横轴方向或者数轴方向对数据进行操作，这时需要设定参数axis的值： axis = 0 代表对横轴操作，也就是第0轴； axis = 1 代表对纵轴操作，也就是第1轴； numpy库中横轴、纵轴 axis 参数实例详解： In [1]: import numpy as np #生成一个3行4列的数组 In [2]: a = np.arange(12).reshape(3,4) In [3]: a Out[3]: array([[ 0, 1, 2, 3],

看Python的Numpy库的时候，被 numpy.transpose 函数用于高维数组搞的一头雾水，不明白原理，通过手动分析和代码验证，发现 transpose 的具体用法。 transpose 作用是改变序列，下面是一些小例子： 在不添加参数的情况下： import numpy as np x = np.arange(4).reshape((2,2)) 输出结果为： array([[0, 1], [2, 3]]) 使用 transpose 作用之后： x.transpose