【Numpy】reshape函数

Numpy中reshape函数的三种常见相关用法：

reshape(1,-1)转化成1行：
reshape(2,-1)转换成两行：
reshape(-1,1)转换成1列：
reshape(-1,2)转化成两列

数组新的shape属性应该要与原来的配套！

语法如下所示：

 numpy.reshape(a, newshape, order=’C’)

a：array_like，即要重新形成的数组。

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。

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