Python numpy.reshape()

numpy.reshape()函数用于在不改变数据的条件下修改数组的形状。

语法

numpy.reshape(arr, newshape, order='C')

参数说明

• arr：要修改形状的数组。
• newshape：整数或整数元组，新的形状应当兼容原始形状。如果传递整数，则表示一维数组的长度，如果传递元组，则表示新数组的形状。
• order：'C'表示按行的 C 风格数组，'F'表示按列的 Fortran 风格数组。

返回值

返回修改形状后的数组。

示例

import numpy as np

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])

print('原始数组：')
print(a)
print('形状为：',a.shape)

b = np.reshape(a, (1,9))

print('修改后的数组：')
print(b)
print('形状为：',b.shape)

c = np.reshape(a, (3,3))

print('另一个修改后的数组：')
print(c)
print('形状为：',c.shape)

输出结果为：

原始数组：
[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]
形状为： (3, 3)
修改后的数组：
[[1 2 3 4 5 6 7 8 9]]
形状为： (1, 9)
另一个修改后的数组：
[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]
形状为： (3, 3)

可以看到，通过numpy.reshape()函数修改数组的形状后，原始数组的值并没有改变。同时，我们可以通过传递不同的参数来得到不同形状的数组。