📅 最后修改于: 2020-06-10 04:21:07 🧑 作者: Mango
numpy.reshape(array, shape, order = ‘C’) : 在不更改数组数据的情况下对数组进行整形。
参数：
array：[array_like]输入数组
shape：[int或int元组]例如如果我们要排列一个包含10个元素的数组，那么就像numpy.reshape(4，8)是错误的;我们可以
order：[C连续，F连续，A连续；可选的]内存中的C连续顺序(最后一个索引变化最快)C顺序表示阵列上的行上升操作将更快内存中的FORTRAN连续顺序(第一个索引变化最快)。
F顺序表示逐列运算将更快。如果“ A”表示以类似于Fortran的索引顺序读取/写入元素，数组在内存中是连续的Fortran，否则为类C顺序。
返回：
在不更改数据的情况下重塑数组。
# Python程序说明numpy.reshape()方法
import numpy as geek
array = geek.arange(8)
print("原始数组 : \n", array)
# 2行4列的形状数组
array = geek.arange(8).reshape(2, 4)
print("\n整形为2行4列的数组 : \n", array)
# 具有4行2列的形状数组
array = geek.arange(8).reshape(4 ,2)
print("\n整形为4行2列的数组 : \n", array)
# 构造3D数组
array = geek.arange(8).reshape(2, 2, 2)
print("\n原始数组重塑为3D : \n", array) 输出：
原始数组：
[0 1 2 3 4 5 6 7]
整形为2行4列的数组：
[[0 1 2 3]
[4 5 6 7]]
整形为4行2列的数组：
[[0 1]
[2 3]
[4 5]
[6 7]]
原始数组重塑为3D：
[[[0 1]
[2 3]]
[[4 5]
[6 7]]]