Numpy的reshape操作是什么

在本文中，我们将介绍Numpy中的reshape操作，探讨它是如何工作的，以及如何使用该操作来改变数组的形状。

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什么是Numpy的reshape操作？

Numpy是一个用于数值计算的Python库，包含了大量的操作数组的函数。其中，reshape是用于改变数组形状的函数之一。通过这个函数，我们可以改变一个数组的行数、列数、维数等。

下面让我们看一个例子，来更好地理解reshape的工作原理。

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print('原始数组:\n', arr)
print('形状: ', arr.shape)

arr_reshape = arr.reshape(3, 2)
print('改变形状后的数组:\n', arr_reshape)
print('新形状: ', arr_reshape.shape)

在上面的代码中，我们先定义了一个包含两个子数组的二维数组。原始数组的形状为(2, 3)。接着，我们使用reshape函数将原始数组的形状修改为(3, 2)。最后，我们输出了修改后的数组以及它的新形状。

上述代码的结果如下：

原始数组:
 [[1 2 3]
  [4 5 6]]
形状:  (2, 3)
改变形状后的数组:
 [[1 2]
  [3 4]
  [5 6]]
新形状:  (3, 2)

从结果中我们可以看到，原始数组被修改为了一个包含3个子数组的二维数组，新的形状为(3, 2)。

reshape操作的参数

reshape函数接受一个或多个整数参数，用于指定数组的新形状。这些参数可以按照不同的方式进行排列。下面列举了几种常见的参数设置方式：

1. 常规参数设置

当reshape函数只接受一个整数参数时，会将数组转换成只有一行或一列的矩阵。下面是几个常见的参数设置模式：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

# 转换成一行矩阵
print('一行矩阵: ', arr.reshape(1, 6))

# 转换成一列矩阵
print('一列矩阵: \n', arr.reshape(6, 1))

上述代码中，我们使用了reshape函数将一维数组转换为行向量和列向量。

2. 多个参数设置

当reshape函数接受多个整数参数时，会将数组转换成具有多行多列的矩阵。下面是几个常见的参数设置模式：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

# 2行3列的矩阵
print('2行3列的矩阵: \n', arr.reshape((2, 3)))

# 3行2列的矩阵
print('3行2列的矩阵: \n', arr.reshape((3, 2)))

# 2维3行2列的矩阵
print('2维3行2列的矩阵: \n', arr.reshape((2, 3, 1, 2)))

上述代码中，我们使用了reshape函数将一维数组转换为具有不同形状的二维数组和四维数组。

3. 自动计算参数

当reshape函数的参数中存在”-1″时，函数会自动计算这个位置的值。下面是一个简单的例子：

import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

# 计算参数后自动转换为2行3列的矩阵
print('2行3列的矩阵: \n', arr.reshape((2, -1)))

在上述代码中，我们使用了reshape函数将一维数组转换为2行3列的二维数组。这里我们将一个参数设置为”-1″，让函数自动计算另一个参数的值，使得数组具有2行3列的形状。

reshape操作的注意事项

虽然reshape操作看起来非常简单，但在实际的使用中，我们还需要注意以下几点：

1. reshape操作会创建新的数组对象

使用reshape函数将数组转换为新形状的操作会返回一个新的数组对象，与原始数组对象不同。这意味着，如果我们对新数组进行修改，原始数组不会受到影响。例如：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

arr_reshape = arr.reshape((2, 3))
arr_reshape[0][0] = 10

print('原始数组: ', arr)
print('修改后的数组: \n', arr_reshape)

在上述代码中，我们首先使用reshape函数将一维数组转换成2行3列的二维数组。接着，我们修改了新数组的第一个元素。最后，我们输出了原始数组和修改后的数组。

上述代码的输出结果如下：

原始数组:  [1 2 3 4 5 6]
修改后的数组:
 [[10  2  3]
  [ 4  5  6]]

从输出结果中我们可以看到，原始数组并没有受到新数组的影响。

2. reshape操作需要满足形状变换的要求

在进行reshape操作时，我们需要确保原始数组和变换后的数组包含相同数量的元素。例如，一个包含6个元素的一维数组，可以变成一个包含2行3列元素的二维数组，也可以变成一个包含2个元素的一行二维数组，但不能变成包含3行3列的二维数组。否则就会出现ValueError的异常。

3. 改变数组形状时，需要考虑行优先还是列优先

在numpy中，数组元素的存储顺序有两种方式，分别是行优先和列优先。行优先表示数组元素按行存储，列优先表示数组元素按列存储。

在进行reshape操作时，需要注意保持这个顺序。如果我们需要将行优先的二维数组转换为列优先的二维数组，可以使用transpose函数。例如：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 行优先的二维数组
print('行优先的二维数组: \n', arr)

# 转换为列优先的二维数组
arr_col = arr.reshape((3, 2), order='F')
print('列优先的二维数组: \n', arr_col)

# 转换回行优先的二维数组
arr_row = arr_col.reshape((2, 3), order='F')
print('行优先的二维数组: \n', arr_row)