使用 numpy.Reshape python答案

【问题标题】：using numpy.Reshape python使用 numpy.Reshape python
【发布时间】：2017-07-18 15:41:26
【问题描述】：

如果你有一个数组 x，它的形状是 [365,24,1] 并且你使用

x = np.reshape(x,(8760))

你有一个相同的数组，y，但它的形状是 [24,365,1] 并且你使用

y = np.reshape(y,(8760))

你会为 x 和 y 得到相同的数组吗？还是它以不同的方式混合了这些值？

【问题讨论】：

你尝试过小例子吗？
x 和 y 形状不同，怎么可能相同？

标签： python arrays numpy reshape

【解决方案1】：

让我们用一个更小的玩具例子来试试这个吧？（警告：我想这真的取决于你实际的 x 和 y 看起来像什么！）

In [1]: import numpy as np

In [2]: x = np.arange(24).reshape(2, 3, 4)

In [3]: x
Out[3]:
array([[[ 0,  1,  2,  3],
        [ 4,  5,  6,  7],
        [ 8,  9, 10, 11]],

       [[12, 13, 14, 15],
        [16, 17, 18, 19],
        [20, 21, 22, 23]]])

In [4]: y = np.arange(24).reshape(2, 6, 2)

In [5]: y
Out[5]:
array([[[ 0,  1],
        [ 2,  3],
        [ 4,  5],
        [ 6,  7],
        [ 8,  9],
        [10, 11]],

       [[12, 13],
        [14, 15],
        [16, 17],
        [18, 19],
        [20, 21],
        [22, 23]]])

In [6]: x2 = x.reshape(24)

In [7]: x2
Out[7]:
array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
       17, 18, 19, 20, 21, 22, 23])

In [8]: y2 = y.reshape(24)

In [9]: y2
Out[9]:
array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
       17, 18, 19, 20, 21, 22, 23])

In [10]: x2 == y2
Out[10]:
array([ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,
        True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,  True,
        True,  True,  True,  True,  True,  True], dtype=bool)

In [11]:

这个玩具结果显示重整后的x2 与重整后的y2 具有相同的值。不过，您需要检查您的实际输入 x 和 y 是什么样的！

【讨论】：