numpy.reshape詳解

一、reshape概述

numpy.reshape函數可以將一個數組的形狀進行修改，但是必須確保修改前後數組元素總數不變。也就是說，在reshape的過程中，我們只是改變了數組的形狀，而沒有改變數組元素的數量。

二、reshape函數的基本用法

reshape函數的基本用法非常簡單，它只需要傳入一個代表新的形狀的元組即可，如下所示：

import numpy as np

x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y = np.reshape(x, (2, 3))
print(y)

輸出：

array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

在這個例子中，我們將一個3×2的數組x轉換成了一個2×3的數組y。新的數組的第一維度為2，第二維度為3，因此新數組中有2行3列共6個元素。

三、reshape函數的高級用法

1. 自動推導

reshape函數可以自動推導出新數組的形狀，只需要將一個維度指定為-1即可，如下所示：

import numpy as np

x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y = np.reshape(x, (-1,))
print(y)

輸出：

array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

在上面的例子中，我們將一個3×2的數組x轉換成了一個1維數組y。其中，將第二個維度指定為-1，表示該維度會自動推導得到。

2. Fortran連續數組

如果一個數組是Fortran連續（也即，列為主序的數組），那麼reshape函數的表現會有所不同，具體可以看下面的例子：

import numpy as np

x = np.arange(6).reshape((3, 2)).T
y = np.reshape(x, (2, 3), order='F')
print(y)

輸出：

array([[0, 2, 4], [1, 3, 5]])

在這個例子中，我們將一個列為主序的3×2數組x轉換成了一個行為主序的2×3數組y。注意，我們在reshape函數中指定了order參數為‘F’，表示按照列為主序對數組進行重構。

3. 數組展平

有時候我們想將一個多維數組展平成一個一維數組，也就是說，我們將數組看作是一列，進行重構，如下所示：

import numpy as np

x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y = np.reshape(x, (x.size,))
print(y)

輸出：

array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

四、總結

以上就是reshape函數的相關內容。我們可以通過這個函數，輕鬆地對數組的維度和形狀進行修改，方便我們進行數據處理的各種操作。