最简单的方式讲明白numpy.reshape()函数

reshape() 函数：这个方法是在不改变数据内容的情况下，改变一个数组的格式,参数如下图：

参数说明：

a：输入的数组。

newshape：新格式数组的形状。

order：可选范围为{‘C’, ‘F’, ‘A’}。按照order的顺序读取a的元素，并按照索引顺序将元素放到变换后的的数组中。如果不进行order参数的设置，默认参数为C。

参数C：横着读，横着写，优先读/写一行。

参数F：竖着读，竖着写，优先读/写一列。

参数A：所生成的数组的效果与原数组a的数据存储方式有关，如果数据是按照FORTRAN

存储的话，它的生成效果与”F“相同，否则与“C”相同。

返回值：新生成的数组

举例1：将一维数组reshape成2×8的二维数组。

import numpy as npa = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]
a = np.asarray(a)
b = np.reshape(a, (2, 8))
print(b)#或者这样写a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]a = np.asarray(a)b = a.reshape((2, 8))print(b)

两种写法运行一样，运行结果：

[[ 0 1 2 3 4 5 6 7]

[ 8 9 10 11 12 13 14 15]]

例2：将order设置为F。

import numpy as npa = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]a = np.asarray(a)b = np.reshape(a, (2, 8), order='f')print(b)c=np.reshape(b,(4,4),order='f')print(c)

运行结果：

例3：将order设置为a

第一种情况reshape数组a的时候将order改为c，reshape数组b的时候将order设置为a，代码如下：

import numpy as npa = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]a = np.asarray(a)b = np.reshape(a, (2, 8), order='C')print(b)x=np.reshape(b,(4,4),order='a')print(x)

运行结果：

可以发现，如果数组b是按照C的方式做的reshape，x也是按照C的方式做reshape。

第二种情况reshape数组a的时候将order改为F，reshape数组b的时候将order设置为a，代码如下：

import numpy as npa = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]a = np.asarray(a)b = np.reshape(a, (2, 8), order='F')print(b)x=np.reshape(b,(4,4),order='a')print(x)

运行结果：

可以发现，如果数组b是按照F的方式做的reshape，x也是按照F的方式做reshape。

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