pythonreshape函数,pythonreshape函数三个参数

python resize和reshape的区别

0. reshape的参数

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reshape的参数严格地说，应该是tuple类型（tuple of ints），似乎不是tuple也成（ints）。

x = np.random.rand(2, 3)

x.reshape((3, 2))

# 以tuple of ints

array([[ 0.19399632, 0.33569667],

[ 0.36343308, 0.7068406 ],

[ 0.89809989, 0.7316493 ]])

x.reshape(3, 2)

array([[ 0.19399632, 0.33569667],

[ 0.36343308, 0.7068406 ],

[ 0.89809989, 0.7316493 ]])

1. .reshape 实现维度的提升

(3, ) (3, 1)：前者表示一维数组（无行和列的概念），后者则表示一个特殊的二维数组，也即是一个列向量；

x = np.ones(3)

x

array([ 1., 1., 1.])

x.reshape(3, 1)

array([[ 1.],

[ 1.],

[ 1.]])

x.reshape(1, 3)

array([[ 1., 1., 1.]])

2. .reshape 与 .resize

reshape：有返回值，所谓有返回值，即不对原始多维数组进行修改；

resize：无返回值，所谓有返回值，即会对原始多维数组进行修改；

X = np.random.randn(2, 3)

X

array([[ 1.23077478, -0.70550605, -0.37017735],

[-0.61543319, 1.1188644 , -1.05797142]])

X.reshape((3, 2))

array([[ 1.23077478, -0.70550605],

[-0.37017735, -0.61543319],

[ 1.1188644 , -1.05797142]])

X

array([[ 1.23077478, -0.70550605, -0.37017735],

[-0.61543319, 1.1188644 , -1.05797142]])

X.resize((3, 2))

X

array([[ 1.23077478, -0.70550605],

[-0.37017735, -0.61543319],

[ 1.1188644 , -1.05797142]])

python处理图片数据？

生成一张纯色的图片

先设置图片的颜色，接着利用Image模块的new方法新生成一张图片，png格式的图片需要设置成rgba，类似的还有rgb，L(灰度图等)，尺寸设定为640，480，这个可以根据自己的情况设定，颜色同样如此。

批量生成图片

上面生成了一张图片，那要生成十张图片呢，这种步骤一样，只是颜色改变的，利用循环就可以解决。首先创建一个颜色列表，把要生成的图片颜色放进去。接着循环获取不同的颜色，保存的时候利用字符串拼接的方法改变图片的名字。

本地生成的图片

封装成函数

前面的方法已经可以批量生成图片了，为了通用性强一点，我们可以封装成函数，把哪些可以改变的参数单独抽离出来。尺寸也同样，使用的时候，可以根据自己的需要定义颜色列表和尺寸。当然还有加一些提示用语和报错兼容性，这里就不讲了。

本地生成的图片

Python基础 numpy中的常见函数有哪些

有些Python小白对numpy中的常见函数不太了解，今天小编就整理出来分享给大家。

Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经提供了类似于矩阵的表示形式，不过numpy为我们提供了更多的函数。

数组常用函数

1.where()按条件返回数组的索引值

2.take(a,index)从数组a中按照索引index取值

3.linspace(a,b,N)返回一个在(a,b)范围内均匀分布的数组，元素个数为N个

4.a.fill()将数组的所有元素以指定的值填充

5.diff(a)返回数组a相邻元素的差值构成的数组

6.sign(a)返回数组a的每个元素的正负符号

7.piecewise(a,[condlist],[funclist])数组a根据布尔型条件condlist返回对应元素结果

8.a.argmax(),a.argmin()返回a最大、最小元素的索引

改变数组维度

a.ravel(),a.flatten():将数组a展平成一维数组

a.shape=(m,n),a.reshape(m,n):将数组a转换成m*n维数组

a.transpose,a.T转置数组a

数组组合

1.hstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=1)将数组a,b沿水平方向组合

2.vstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=0)将数组a,b沿竖直方向组合

3.row_stack((a,b))将数组a,b按行方向组合

4.column_stack((a,b))将数组a,b按列方向组合

数组分割

1.split(a,n,axis=0),vsplit(a,n)将数组a沿垂直方向分割成n个数组

2.split(a,n,axis=1),hsplit(a,n)将数组a沿水平方向分割成n个数组

数组修剪和压缩

1.a.clip(m,n)设置数组a的范围为(m,n),数组中大于n的元素设定为n,小于m的元素设定为m

2.a.compress()返回根据给定条件筛选后的数组

数组属性

1.a.dtype数组a的数据类型

2.a.shape数组a的维度

3.a.ndim数组a的维数

4.a.size数组a所含元素的总个数

5.a.itemsize数组a的元素在内存中所占的字节数

6.a.nbytes整个数组a所占的内存空间7.a.astype(int)转换a数组的类型为int型

数组计算

1.average(a,weights=v)对数组a以权重v进行加权平均

2.mean(a),max(a),min(a),middle(a),var(a),std(a)数组a的均值、最大值、最小值、中位数、方差、标准差

3.a.prod()数组a的所有元素的乘积

4.a.cumprod()数组a的元素的累积乘积

5.cov(a,b),corrcoef(a,b)数组a和b的协方差、相关系数

6.a.diagonal()查看矩阵a对角线上的元素7.a.trace()计算矩阵a的迹，即对角线元素之和

以上就是numpy中的常见函数。更多Python学习推荐:PyThon学习网教学中心。

python基础之numpy.reshape详解

这个方法是在不改变数据内容的情况下，改变一个数组的格式，参数及返回值，官网介绍：

a：数组--需要处理的数据

newshape：新的格式--整数或整数数组，如(2,3)表示2行3列，新的形状应该与原来的形状兼容，即行数和列数相乘后等于a中元素的数量

order：

首先做出翻译： order  : 可选范围为{‘C’, ‘F’, ‘A’}。使用索引顺序读取a的元素，并按照索引顺序将元素放到变换后的的数组中。如果不进行order参数的设置，默认参数为C。

（1）“C”指的是用类C写的读/索引顺序的元素，最后一个维度变化最快，第一个维度变化最慢。以二维数组为例，简单来讲就是横着读，横着写，优先读/写一行。

（2）“F”是指用FORTRAN类索引顺序读/写元素，最后一个维度变化最慢，第一个维度变化最快。竖着读，竖着写，优先读/写一列。注意，“C”和“F”选项不考虑底层数组的内存布局，只引用索引的顺序。

（3）“A”选项所生成的数组的效果与原数组a的数据存储方式有关，如果数据是按照FORTRAN存储的话，它的生成效果与”F“相同，否则与“C”相同。这里可能听起来有点模糊，下面会给出示例。

二、示例解释

1、首先随机生成一个4行3列的数组

2、使用reshape，这里有两种使用方法，可以使用np.reshape(r,(-1,1),order='F')，也可以使用r1=r.reshape((-1,1),order='F')，这里我选择使用第二种方法。通过示例可以观察不同的order参数效果。

通过例子可以看出来，F是优先对列信息进行操作，而C是优先行信息操作。如果未对r的格式进行设置，那么我们rashape的时候以“A”的顺序进行order的话，它的效果和“C”相同。

3、我们将r的存储方式进行修改，修改为类Fortan的方式进行存储。并做与第2步类似的操作。

基础操作样例：

1.引入numpy，名称为np 

2.接下来创建一个数组a，可以看到这是一个一维的数组 

3.使用reshape()方法来更改数组的形状，可以看到看数组d成为了一个二维数组

4.通过reshape生成的新数组和原始数组公用一个内存，也就是说，假如更改一个数组的元素，另一个数组也将发生改变 

5.同理还可以得到一个三维数组 

reshape(-1,1)什么意思：

大意是说，数组新的shape属性应该要与原来的配套，如果等于-1的话，那么Numpy会根据剩下的维度计算出数组的另外一个shape属性值。

举例：

同理，只给定行数，newshape等于-1，Numpy也可以自动计算出新数组的列数。

python中numpy矩阵重排列是按行还是按列

Numpy可以使用reshape()函数进行矩阵重排列，默认按行排列（C语言风格），通过修改order参数可以改为按列排列（Fortran风格）。参考例子：

In [1]: import numpy as np

In [2]: a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

In [3]: print a

[[1 2 3]

[4 5 6]]

In [4]: b = a.reshape((3,2)) # 默认按行排列

In [5]: print b

[[1 2]

[3 4]

[5 6]]

In [6]: c = a.reshape((3,2),order='F') # 改为Fortran风格的按列排列

In [7]: print c

[[1 5]

[4 3]

[2 6]]