将 1D 数组转换为 2D Numpy 数组
原文:https://www . geesforgeks . org/convert-a-1d-array-a-2d-numpy-array/
Numpy 是一个 Python 包，由多维数组对象和操作或例程的集合组成，用于对数组执行各种操作和数组的处理。这个包包含一个名为numpy . resform的函数，用于将一维数组转换为所需维度(n×m)的二维数组。该函数在不改变一维数组数据的情况下给出新的所需形状。
语法:numpy . resform(数组，new_shape，顺序)
参数:
- 数组:是给定的一维数组，将被赋予新的形状或转换为二维数组
- new_shape: 是具有 int 或 int 元组的所需形状或二维数组
- 顺序:“C”代表 C 风格，“F”代表 Fortran 风格，“A”如果数据是 Fortran 风格，那么 Fortran 就像顺序其他 C 风格一样。
*实施例 1:*
Python 3
import numpy as np
# 1-D array having elements [1 2 3 4 5 6 7 8]
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
# Print the 1-D array
print ('Before reshaping:')
print (arr)
print ('\n')
# Now we can convert this 1-D array into 2-D in two ways
# 1\. having dimension 4 x 2
arr1 = arr.reshape(4, 2)
print ('After reshaping having dimension 4x2:')
print (arr1)
print ('\n')
# 2\. having dimension 2 x 4
arr2 = arr.reshape(2, 4)
print ('After reshaping having dimension 2x4:')
print (arr2)
print ('\n')
*输出:*
Before reshaping:
[1 2 3 4 5 6 7 8]
After reshaping having dimension 4x2:
[[1 2]
[3 4]
[5 6]
[7 8]]
After reshaping having dimension 2x4:
[[1 2 3 4]
[5 6 7 8]]
*例 2:让我们看到一个重要的观察，是否可以将一维数组重塑为任意二维数组。*
Python 3
import numpy as np
# 1-D array having elements [1 2 3 4 5 6 7 8]
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
# Print the 1-D array
print('Before reshaping:')
print(arr)
print('\n')
# let us try to convert into 2-D array having dimension 3x3
arr1 = arr.reshape(3, 3)
print('After reshaping having dimension 3x3:')
print(arr1)
print('\n')
*输出:*
由此得出结论，元素的数量应等于维数的乘积，即 3×3=9，但元素总数= 8；
*示例 3:* 另一个示例是，我们可以使用重塑方法，而无需为其中一个维度指定确切的数字。只需传递-1 作为值，NumPy 就会计算出数字。
Python 3
import numpy as np
# 1-D array having elements [1 2 3 4 5 6 7 8]
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
# Print the 1-D array
print('Before reshaping:')
print(arr)
print('\n')
arr1 = arr.reshape(2, 2, -1)
print('After reshaping:')
print(arr1)
print('\n')
*输出:*
Before reshaping:
[1 2 3 4 5 6 7 8]
After reshaping:
[[[1 2]
[3 4]]
[[5 6]
[7 8]]]
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