如下所示：
Numpy中reshape的使用方法为:numpy.reshape(a, newshape, order='C')
参数详解：
1.a: type:array_like(伪数组，可以看成是对数组的扩展，但是不影响原始数组。)
需要reshape的array
2.newshape:新的数组
新形状应与原形状兼容。如果是整数，那么结果将是该长度的一维数组。一个形状尺寸可以是-1。在本例中，值是 从数组的长度和剩余维度推断出来的。
3.order: 可选为(C, F, A)
C: 按照行来填充
F: 按照列的顺序来填充
A: 按任意方向，(default)。 这里相当于行
4.returns: ndarray，即返回一或多维数组
实战：
首先，先创建几个n维数组
import numpy as np
这里的意思是创建了一个2维数组
这里创建了一个3维2X2的数组。
这是四维
(1,2) 表示 [[ 0, 1]]
(3,1,2)表示3个(1,2):
[[[ 0, 1]],
[[ 2, 3]],
[[ 4, 5]]],
(2,3,1,2)表示2个(3,1,2):
[ [[[ 0, 1]],
[[ 2, 3]],
[[ 4, 5]]],
[[[ 6, 7]],
[[ 8, 9]],
[[10, 11]]] ]
了解了newshape里面的东西，reshape基本没啥问题了。
我们再来看看order。
分别利用C，F，A来填充数据：
这就是reshape基本用法。
以上这篇Numpy之reshape()使用详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
Numpy,reshape
3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
苹果官方表示：
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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