python:np.reshape(a,b,c,d)

np.reshape(n,m)重新生成n*m维的数组

如:reshape(2,-1) -1表示0轴分成2维后,1轴按元素个数分,不指定维度

1、   # 3页 2*2

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12])
b = a.reshape(3,2,2)
print(b)

python:np.reshape(a,b,c,d)_第1张图片

2、b = a.reshape(2,3,2,2) #2个3页的2*2

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12])
b = a.reshape(2,3,2,2)
print(b)

python:np.reshape(a,b,c,d)_第2张图片

3、 对于reshape(2,3,2,2)

print(b[0])

#2个3页的第一个3页的2*2

python:np.reshape(a,b,c,d)_第3张图片

4、#2个3页的第一个3页的2*2中

print(b[0][0])

5、#2个3页中第一个3页2*2中的0轴

print(b[0][0][0])

 

6、reshape(2,3,2,2)

对应轴(0,1,2,3)

(A)、

a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,14,12,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,13])
b = a.reshape(2,3,2,2)
print(b)
print(np.min(b,0))

python:np.reshape(a,b,c,d)_第4张图片

python:np.reshape(a,b,c,d)_第5张图片

 运算方法:在两个3页的元素中对应比较。取出最小的元素,

(B)、

np.min(b,1)

python:np.reshape(a,b,c,d)_第6张图片

2个3页2*2中分别找出最小的2*2 

 (C)、

np.mean(b,2)

 在6个2*2的数组找0轴最小的

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