numpy.reshape(重塑)
给数组一个新的形状而不改变其数据
numpy.reshape(a, newshape, order='C')参数:
a:array_like
要重新形成的数组。
newshape:int或tuple的整数
新的形状应该与原始形状兼容。如果是整数,则结果将是该长度的1-D数组。一个形状维度可以是-1。在这种情况下,从数组的长度和其余维度推断该值。
order:{'C','F','A'}可选
使用此索引顺序读取a的元素,并使用此索引顺序将元素放置到重新形成的数组中。'C'意味着使用C样索引顺序读取/写入元素,最后一个轴索引变化最快,回到第一个轴索引变化最慢。'F'意味着使用Fortran样索引顺序读取/写入元素,第一个索引变化最快,最后一个索引变化最慢。注意,'C'和'F'选项不考虑底层数组的内存布局,而只是参考索引的顺序。'A'意味着在Fortran类索引顺序中读/写元素,如果a 是Fortran 在内存中连续的,否则为C样顺序。
返回:
reshaped_array:ndarray
如果可能,这将是一个新的视图对象; 否则,它将是一个副本。注意,不能保证返回数组的内存布局(C-或Fortran-连续)。
样例(转载):
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
6.形状变化的原则是数组元素不能发生改变,比如这样写就是错误的,因为数组元素发生了变化
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numpy库reshape用法详解
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