numpy.ma.MaskedArray.reshape#
方法
- ma.MaskedArray.reshape(*s, **kwargs)[源代码]#
在不改变数据的情况下,为数组赋予新的形状。
返回一个包含相同数据的掩码数组,但具有新的形状。结果是对原始数组的视图;如果不可能,则引发 ValueError。
- 参数:
- shapeint 或 int 元组
新形状应与原始形状兼容。如果提供一个整数,则结果将是一个长度为该整数的一维数组。
- order{‘C’, ‘F’}, optional
确定数组数据应以 C (行主序) 或 FORTRAN (列主序) 顺序进行视图。
- 返回:
- reshaped_array数组
数组的新视图。
另请参阅
reshape掩码数组模块中的等效函数。
numpy.ndarray.reshapendarray 对象上的等效方法。
numpy.reshapeNumPy 模块中的等效函数。
备注
重塑操作不能保证不会进行复制,要原地修改形状,请使用
a.shape = s示例
>>> import numpy as np >>> x = np.ma.array([[1,2],[3,4]], mask=[1,0,0,1]) >>> x masked_array( data=[[--, 2], [3, --]], mask=[[ True, False], [False, True]], fill_value=999999) >>> x = x.reshape((4,1)) >>> x masked_array( data=[[--], [2], [3], [--]], mask=[[ True], [False], [False], [ True]], fill_value=999999)