numpy中reshape的用法

一般用法

numpy.arange(n).reshape(a, b); 依次生成n个自然数，并且以a行b列的数组形式显示

import numpy
numpy.arange(24).reshape(3, 8)

特殊用法

mat (or array).reshape(c, -1); 必须是矩阵格式或者数组格式，才能使用 .reshape(c, -1) 函数， 表示将此矩阵或者数组重组，以 c行d列的形式表示

-1的作用就在此，自动计算d：d=数组或者矩阵里面所有的元素个数/c, d必须是整数，不然报错）（reshape(-1, e)即列数固定，行数需要计算

import numpy
arr = numpy.arange(24).reshape(3, 8)
arr.reshape(4,-1)

import numpy
arr = numpy.arange(24).reshape(3, 8)
# arr.reshape(4,-1)
arr.reshape(-1,4)

示例

转成一行

import numpy as np
a =np.array([[1,2,3,4],[4,2,5,7],[1,2,4,9]])
b = a.reshape(1,-1)
print(b)

转成一列：

import numpy as np
a =np.array([[1,2,3,4],[4,2,5,7],[1,2,4,9]])
b = a.reshape(-1,1)
print(b)