numpy.reshape#

numpy.reshape(a, /, shape=None, *, newshape=None, order='C', copy=None)[source]#

在不改变数组数据的情况下，为数组赋予新的形状。

参数：
aarray_like

要重塑的数组。

shapeint 或 int 元组

新形状应与原始形状兼容。如果为整数，则结果将是该长度的 1 维数组。一个形状维度可以是 -1。在这种情况下，该值从数组的长度和剩余维度推断得出。

newshapeint 或 int 元组

版本 2.1 中已弃用: 已由 shape 参数替换。保留以实现向后兼容性。

order{‘C’, ‘F’, ‘A’}, 可选

使用此索引顺序读取 a 的元素，并使用此索引顺序将元素放入重塑后的数组中。‘C’ 表示使用类似 C 的索引顺序读取/写入元素，其中最后一个轴索引变化最快，回到第一个轴索引变化最慢。‘F’ 表示使用类似 Fortran 的索引顺序读取/写入元素，其中第一个索引变化最快，最后一个索引变化最慢。请注意，‘C’ 和 ‘F’ 选项不考虑底层数组的内存布局，仅指索引顺序。‘A’ 表示如果 a 在内存中是 Fortran 连续的，则使用类似 Fortran 的索引顺序读取/写入元素，否则使用类似 C 的顺序。

copybool, 可选

如果为 True，则复制数组数据。如果为 None，则仅当 order 需要时才进行复制。对于 False，如果无法避免复制，则引发 ValueError。默认值：None。

返回值：
reshaped_arrayndarray

如果可能，这将是一个新的视图对象；否则，它将是一个副本。请注意，不保证返回数组的内存布局（C 连续或 Fortran 连续）。

另请参阅

ndarray.reshape

等效方法。

注释

并非总是可以在不复制数据的情况下更改数组的形状。

关键字 order 指定了从 a 中获取值以及随后将值放置到输出数组中的索引顺序。例如，假设您有一个数组

>>> a = np.arange(6).reshape((3, 2))
>>> a
array([[0, 1],
       [2, 3],
       [4, 5]])

您可以将重塑视为首先展平数组（使用给定的索引顺序），然后使用与展平相同的索引顺序将展平数组中的元素插入新数组。

>>> np.reshape(a, (2, 3)) # C-like index ordering
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5]])
>>> np.reshape(np.ravel(a), (2, 3)) # equivalent to C ravel then C reshape
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5]])
>>> np.reshape(a, (2, 3), order='F') # Fortran-like index ordering
array([[0, 4, 3],
       [2, 1, 5]])
>>> np.reshape(np.ravel(a, order='F'), (2, 3), order='F')
array([[0, 4, 3],
       [2, 1, 5]])

示例

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
>>> np.reshape(a, 6)
array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
>>> np.reshape(a, 6, order='F')
array([1, 4, 2, 5, 3, 6])

>>> np.reshape(a, (3,-1))       # the unspecified value is inferred to be 2
array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]])
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