np.shape() および np.reshape() 関数
参照ブログ投稿: https://blog.csdn.net/qq_28618765/article/details/78083895
最近，主要在做一些数据分析与机器视觉相关项目，经常使用到np.reshape(),np.reshape()函数。虽然对它们有一个基本认识，但是每次用具体使用方法及意义总是模糊，这里自己总结一下。
shape 関数
Python の shape 関数は、主に配列の次元を返すために使用されます. 実際の使用では、reshape はあまり使用されませんが、関数名が reshape に似ているため、2 つを比較すると理解しやすく覚えやすい. np.shape() 関数は次のように使用されます。
shape 関数は主に配列構造を返すために使用され、それぞれ 0、1、2... で異なる深さ次元を照会することがわかります。配列にこの深さの次元がない場合、エラーが報告されます。注: shape 関数の後に角括弧 [ ] が続き、reshape 関数の後に括弧 ( ) が続きます。さらに、配列構造全体を y.shape で返すことができます。
reshape 関数
reshape 関数は、主に配列の次元再構築を使用します。これは、ベクトルの処理では非常に一般的です。
reshape の使用に関する公式の紹介は y.reshape((2,3)) ですが、省略形の y.reshape(2,3) は間違いありません。
また、reshape関数ではパラメータに-1の値を代入できますが、-1次元以外の次元ではパラメータ値が決まっていて配列構造が一意である場合のみ使用可能という条件があります。 、つまり、-1 の数は最大でも 1 を超えることはできません。最後に、y.reshape(-1,) と y.reshape(, -1) の使い方が間違っていることに注意してください。
最後に、関数 reshape によって生成された新しい配列は元の配列とメモリを共有するため、元の配列または新しい配列のいずれかが変更されると、それに応じてもう一方も変更されます。
