numpy.reshape（重塑）

給陣列一個新的形狀而不改變其資料

numpy.reshape(a,newshape,order='C')引數：

a：array_like
要重新形成的陣列。
newshape：int或tuple的整數
新的形狀應該與原始形狀相容。如果是整數，則結果將是該長度的1-D陣列。一個形狀維度可以是-1。在這種情況下，從陣列的長度和其餘維度推斷該值。
order：{'C'，'F'，'A'}可選
使用此索引順序讀取a的元素，並使用此索引順序將元素放置到重新形成的陣列中。'C'意味著使用C樣索引順序讀取/寫入元素，最後一個軸索引變化最快，回到第一個軸索引變化最慢。'F'意味著使用Fortran樣索引順序讀取/寫入元素，第一個索引變化最快，最後一個索引變化最慢。注意，'C'和'F'選項不考慮底層陣列的記憶體佈局，而只是參考索引的順序。'A'意味著在Fortran類索引順序中讀/寫元素，如果a 是Fortran 在記憶體中連續的，否則為C樣順序。

返回：

reshaped_array：ndarray
如果可能，這將是一個新的檢視物件; 否則，它將是一個副本。注意，不能保證返回陣列的記憶體佈局（C-或Fortran-連續）。

樣例（轉載）：

1.引入numpy，名稱為np

2.接下來建立一個數組a，可以看到這是一個一維的陣列

3.使用reshape()方法來更改陣列的形狀，可以看到看陣列d成為了一個二維陣列

4.通過reshape生成的新陣列和原始陣列公用一個記憶體，也就是說，假如更改一個數組的元素，另一個數組也將發生改變

5.同理還可以得到一個三維陣列

6.形狀變化的原則是陣列元素不能發生改變，比如這樣寫就是錯誤的，因為陣列元素髮生了變化

到此這篇關於numpy庫reshape用法詳解的文章就介紹到這了,更多相關numpy reshape用法內容請搜尋我們以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援我們！