np.reshape()的详细阐述

一、np.reshape()的概述

在Numpy中，np.reshape()是一个重要的函数，用于将数组重塑为不同的形状。它可以返回一个新的数组或更改原始数组的形状。np.reshape()的语法如下：

np.reshape(array, newshape, order='C')

其中，array是要重塑的数组，newshape是新的数组形状，order是重置数组元素的顺序。默认情况下，数组按照C风格顺序（逐行扫描）重置。

二、np.reshape()的基本用法

在使用np.reshape()时，需要注意以下几点：

1、重新定义数组形状

可以通过传递新的形状来重新定义数组的形状。例如：

import numpy as np

a = np.array([[0, 1], [2, 3]])
print("原始数组：\n", a)

b = np.reshape(a, (1, 4))
print("重塑后的数组：\n", b)

输出结果：

原始数组：
[[0 1]
 [2 3]]
重塑后的数组：
[[0 1 2 3]]

可以看出，原始数组为2x2，通过np.reshape()将其重塑成1x4数组。

2、指定重置顺序

通过设置order参数，可以指定重置数组元素的顺序。例如：

import numpy as np

a = np.array([[0, 1], [2, 3], [4, 5]])
print("原始数组：\n", a)

b = np.reshape(a, (2, 3), order='F')
print("重塑后的数组：\n", b)

输出结果：

原始数组：
[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]]
重塑后的数组：
[[0 4 3]
 [2 1 5]]

可以看出，原始数组的顺序按照行优先排列，而重置数组的元素顺序按照列优先排列。

三、np.reshape()的高级应用

在实际应用中，np.reshape()的用途不仅限于简单地重新定义数组形状。以下是一些高级应用：

1、将图像数据传递给神经网络

在图像识别中，图像通常保存为二维或三维数组。但是，在传递广泛使用的卷积神经网络（CNN）时，需要将其转换为四维张量。

import numpy as np
from keras.datasets import mnist
from keras.utils import np_utils

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() 
X_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32') / 255
X_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 28, 28, 1).astype('float32') / 255
Y_train = np_utils.to_categorical(y_train, 10)
Y_test = np_utils.to_categorical(y_test, 10)

在上述代码中，mnist数据集被读入后，调用np.reshape()函数将输入数据从三维数组（每个图像为28x28像素）重塑为四维张量（带有一个channel维度）。然后通过np_utils.to_categorical()将标签进行热编码。

2、将一维数组转换为矩阵

有时候需要将一维数组转换为矩阵进行矩阵计算。如下所示：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4])
print("原始数组：\n", a)

b = np.reshape(a, (-1, 2))  
print("转换后的矩阵：\n", b)

输出结果：

原始数组：
[1 2 3 4]
转换后的矩阵：
[[1 2]
 [3 4]]

可以看出，通过np.reshape()将长度为4的一维数组转换为2x2的矩阵。

3、图像重塑和可视化

在图像处理中，常用的一个方式是将图像转换为一维向量进行处理。可以使用np.reshape()将二维图像数据重塑为一维数据并进行可视化。例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import misc

img_rgb = misc.face()
img_gray = np.dot(img_rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114])

# 原始图像的可视化
plt.subplot(221)
plt.imshow(img_rgb)
plt.axis('off')
plt.title('原始图像')

# 灰度图像的可视化
plt.subplot(222)
plt.imshow(img_gray, cmap=plt.cm.gray)
plt.axis('off')
plt.title('灰度图像')

# 图像重塑和可视化
img_gray_reshaped = np.reshape(img_gray, (img_gray.shape[0]*img_gray.shape[1], 1))
plt.subplot(223)
plt.imshow(img_gray_reshaped, cmap=plt.cm.gray)
plt.axis('off')
plt.title('图像重塑')

plt.show()

输出结果：

可以看出，np.reshape()将原始的灰度图像（2D数组）重塑为了1D数组，然后进行了可视化。

四、总结

本文主要介绍了np.reshape()函数的基本用法和高级应用。通过np.reshape()，可以轻松重塑数组形状，也可以完成一些复杂的操作，如将图像数据传递给神经网络、将一维数组转换为矩阵进行矩阵计算以及图像重塑和可视化等。