重塑numpy的阵列到一个多维数组

Question

对于numpy的阵列我发现，

x = numpy.array([]).reshape(0,4) 

是精细和允许我追加（0,4）的阵列为x而不会在阵列丧失其结构（即它dosnt只是成为一个数字清单）。然而，当我尝试

x = numpy.array([]).reshape(2,3) 

它会引发错误。为什么是这样？

Answer 1

reshape不是'追加'功能。它重塑你给它的数组到你想要的尺寸。

np.array([]).reshape(0,4)因为您将零元素数组重构为一个0x4（= 0个元素）数组。
np.reshape([]).reshape(2,3)不起作用，因为您正试图将零元素数组重新整形为2x3（= 6元素）数组。

要创建一个空阵列，请改为使用np.zeros((2,3))。

如果你想知道，numpy数组不能附加到。您必须将其转换为list，将所需内容和转换附加到numpy数组。最好只在以后不打算追加数据时才创建一个numpy数组。

Answer 2

这出认沽将解释什么意思，重塑一个数组...

np.array([2, 3, 4, 5, 6, 7]).reshape(2, 3) 

输出 -

array([[2, 3, 4], 
     [5, 6, 7]]) 

所以重塑只是意味着整形数组。重塑（0,4）意味着直观地将当前数组转换为0行4列的格式。但0行意味着没有元素的意思，所以它作为你的数组是空的。类似地（2,3）意味着2行和3列，这是6个元素...