numpy.ma.MaskedArray.reshape#

方法

ma.MaskedArray.reshape(*s, **kwargs)[source]#

在不改变数组数据的情况下为数组赋予新的形状。

返回包含相同数据但具有新形状的掩码数组。结果是原始数组的视图；如果无法做到这一点，则会引发 ValueError。

参数:

shapeint 或整数元组: 新的形状应与原始形状兼容。如果提供整数，则结果将是长度为该整数的一维数组。
order{‘C’, ‘F’}, 可选: 确定数组数据应以 C（行主序）还是 FORTRAN（列主序）顺序查看。

返回值:

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.reshape: ndarray 对象上的等效方法。
numpy.reshape: NumPy 模块中的等效函数。

备注

重塑操作不能保证不会创建副本，要就地修改形状，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)