NumPy reshape() 函数：矩阵形状转换指南

reshape() 函数是 NumPy 中一个强大的工具，用于改变矩阵的形状。它允许您将一个矩阵转换为具有不同行和列的新矩阵，而不会改变原始数据。

语法

numpy.reshape(a, newshape, order='C')

参数

a: 要改变形状的矩阵。
newshape: 新的形状，可以是一个整数，也可以是一个元组。
order: 可选参数，指定输出数组的排列顺序，可以是'C'（按行排列）或'F'（按列排列），默认为'C'。

示例

import numpy as np

a = np.arange(12)
b = np.reshape(a, (3, 4))  # 将a变为3行4列的矩阵
print(b)
# 输出：
# [[ 0  1  2  3]
#  [ 4  5  6  7]
#  [ 8  9 10 11]]

c = np.reshape(a, (2, 2, 3))  # 将a变为2个2行3列的矩阵
print(c)
# 输出：
# [[[ 0  1  2]
#   [ 3  4  5]]
#
#  [[ 6  7  8]
#   [ 9 10 11]]]

重要提示

reshape() 函数返回一个新的数组，不会改变原数组的形状。
如果想要直接修改原数组的形状，可以使用 resize() 函数。

通过使用 reshape() 函数，您可以轻松地将矩阵转换为不同的形状，以满足您的数据处理需求。这在处理图像、文本和其他多维数据时非常有用。