借助 numpy 库； 以上这篇 python numpy 一维数组 转变 为 多维 数组 的实例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软件开发网。 您可能感兴趣的文章: python 二维列表 一维 列表的互相 转 换实例 Python 的 numpy 库中将矩阵 转 换为列表等函数的方法 python 的dataframe 转 换为 多维 矩阵的方法 Python 嵌套列表 转 一维 的方法(压 a=[1,2,3,1,4,5,5846,464,64,456,456,4] print(a) b= numpy .array(a).reshape(len(a),1) # reshape(列的长度，行的长度) print(b) # 转 换为二维矩阵 print('b的形状是'+num 在对 数组 进行操作时，为了满足格式和计算的要求通常会改变其形状。 numpy .ndarray.shape表示 数组 的维度，返回一个元组，这个元组的长度就是维度的数目，即ndim属性(秩)。 通过修改 shap 属性来改变 数组 的形状。 import numpy as np x = np.array([1, 2, 9, 4, 5, 6, 7, 8]) print(x.shape) # (8,) x.shape = [2, 4] x=[1,2,3,4,5,6,7,8,9] # 一维 列表 y=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] # 二维列表 z=[[[1,2],3],[[4,5],6],[[7,8],9]] # 三维列表 通过这个演示应该可以直观看出列表不同维数的区别 常用的 转 换方式有两种，一种是利用 numpy 转 成 数组 之后利用 numpy 的工具进行 转 换，另一种是通过列表的叠加进行 第一种 利用 numpy import numpy as np print('默认 一维 为 数组 :', np.arange(5)) print('自定义起点 一维数组 :',np.arange(1, 5)) print('自定义起点步长 一维数组 :',np.arange(2, 10, 2)) print('二维 数组 :', np.ar...