2024年1月7日发(作者：)

reshape的用法

reshape是一种常用的numpy函数，用于改变数组的形状。它可以将一个多维数组重新排列成一个新的形状，而不会改变其数据的内容。

使用reshape函数需要注意以下几点：

1. reshape函数只能处理连续存储的数据块，因此对于非连续存储的数组（如strides中存在负数），需要先调用数组的copy方法将其转换为连续存储。

2. reshape函数返回一个新的数组对象，原始数组不会被修改。

3. 新数组中元素个数必须与原始数组相同，否则会抛出ValueError异常。

4. 可以通过传递-1作为新形状中某个维度的值来自动计算该维度的大小。例如，如果原始数组有10个元素，并且我们想要将其重塑为5行2列，则可以使用reshape(-1, 2)。

下面是一些常见用法：

1. 将一维数组重塑为二维数组

```python

import numpy as np

a = ([1, 2, 3, 4, 5, 6])

b = e(2, 3)

print(b)

```

输出结果：

```

array([[1, 2, 3],

[4, 5, 6]])

```

2. 将二维数组重塑为一维数组

```python

import numpy as np

a = ([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

b = e(-1)

print(b)

```

输出结果：

```

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

```

3. 将三维数组重塑为二维数组

```python

import numpy as np

a = ([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])

b = e(4, 2)

print(b)

```

输出结果：

```

array([[1, 2],

[3, 4],

[5, 6],

[7, 8]])

```

4. 将二维数组转置后重塑为三维数组

```python

import numpy as np

a = ([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

b = e(2, -1 ,1)

print(b)

```

输出结果：

```

array([[[1],

[3],

[5]],

[[2],

[4],

[6]]])

```

以上是reshape函数的一些常见用法，可以根据实际需求进行灵活运用。