numpy:reshape()详解

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reshape作用：将数组中数据重新划分。举个例子：现在有100号人，可以让100好人站一个队，一个队100人；也可以站10个队，每队10人；还可以分两块场地站队，每块场地站5队，一队10人…

import numpy as np

a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])
b = a.reshape((2,4))
c = a.reshape((2,2,2))
d = a.reshape(2,2,2,1)
e = a.reshape(2,2,1,2)

print(a)
print('---------------------------')
print(b)
print('---------------------------')
print(c)
print('---------------------------')
print(d)
print('---------------------------')
print(e)

运行结果：

reshape之后生成的数组和之前的数组共用内存，无论更改哪个数组的值，其他数组也会发生相应改变。

import numpy as np

a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])
b = a.reshape((2,4))
c = a.reshape((2,2,2))
d = a.reshape(2,2,2,1)
e = a.reshape(2,2,1,2)

b[1][1] = 100

print(a)
print('---------------------------')
print(b)
print('---------------------------')
print(c)
print('---------------------------')
print(d)
print('---------------------------')
print(e)

运行结果：

注意：reshape()中所有参数的乘积要等于初始数组的大小,否则报错。

import numpy as np

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