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python基础之numpy.reshape详解
这个方法是在不改变数据内容的情况下，改变一个数组的格式，参数及返回值，官网介绍：
- a：数组--需要处理的数据
- newshape：新的格式--整数或整数数组，如(2,3)表示2行3列，新的形状应该与原来的形状兼容，即行数和列数相乘后等于a中元素的数量
- order：可选范围为{'C', 'F', 'A'}。使用索引顺序读取a的元素，并按照索引顺序将元素放到变换后的的数组中。如果不进行order参数的设置，默认参数为C。
- "C"：指的是用类C写的读/索引顺序的元素，最后一个维度变化最快，第一个维度变化最慢。以二维数组为例，简单来讲就是横着读，横着写，优先读/写一行。
- "F"：是指用FORTRAN类索引顺序读/写元素，最后一个维度变化最慢，第一个维度变化最快。竖着读，竖着写，优先读/写一列。注意，"C"和"F"选项不考虑底层数组的内存布局，只引用索引的顺序。
- "A"：选项所生成的数组的效果与原数组a的数据存储方式有关，如果数据是按照FORTRAN存储的话，它的生成效果与"F"相同，否则与"C"相同。这里可能听起来有点模糊，下面会给出示例。
二、示例解释
- 首先随机生成一个4行3列的数组
- 使用reshape，这里有两种使用方法，可以使用
np.reshape(r,(-1,1),order='F')，也可以使用r1=r.reshape((-1,1),order='F')，这里我选择使用第二种方法。通过示例可以观察不同的order参数效果。 - 通过例子可以看出来，F是优先对列信息进行操作，而C是优先行信息操作。如果未对r的格式进行设置，那么reshape的时候以"A"的顺序进行order的话，它的效果和"C"相同。
- 将r的存储方式进行修改，修改为类Fortan的方式进行存储。并做与第2步类似的操作。
基础操作样例：
- 引入numpy，名称为np
- 接下来创建一个数组a，可以看到这是一个一维的数组
- 使用reshape()方法来更改数组的形状，可以看到数组d成为了一个二维数组
- 通过reshape生成的新数组和原始数组公用一个内存，也就是说，假如更改一个数组的元素，另一个数组也将发生改变
- 同理还可以得到一个三维数组
reshape(-1,1)什么意思：
大意是说，数组新的shape属性应该要与原来的配套，如果等于-1的话，那么Numpy会根据剩下的维度计算出出数组的另外一个shape属性值。
举例：
同理，只给定行数，newshape等于-1，Numpy也可以自动计算出新数组的列数。
（Python）numpy 常用操作
不放回取样： 从列表ori中不放回地取n个数 通过这种操作，我们可以获得一个二维列表的子集： （如果这个二维列表是图的邻接矩阵，那么就是对图进行随机采样，获得一个图的子图） 首先要注意，"+" 操作对于list和numpy.array是完全不同的
- python 中的list，"+"代表拼接
- 在numpy.array中，"+"代表矩阵相加 keepdim指的是维度不变，常在sum中使用。如： 会发现，keepdim之后还是二维的 这里要注意，pytorch和numpy里max()函数的返回值是不同的
- pytorch： 也就是说，max(1)代表求第一维的最大值，对于二维数组来说，就是求纵向的最大值，然后，第一个返回值是最大值所形成数组，第二个返回值是最大值所在的索引。这一个技巧在机器学习的分类任务中很常用，比如我们的分类任务是把数据分成m类，那么最终我们模型的输出是m维的，对于n个样本就是n*m，如果要判断我们的模型最终的分类结果，就是找n个样本里，每个样本m维输出的最大值索引，代表样本是这个类的可能性最大。我们可以方便地用这种方式找到最大值的索引： 其中test_out是模型输出，predict_y则是分类结果
- numpy： 也就是说，numpy.max()不会返回最大值所在的索引
图解Python中数据分析工具包：Numpy
numpy是我学习python遇到的第一个第三方工具包，它可以让我们快速上手数据分析。numpy提供了向量和矩阵计算和处理的大部分接口。目前很多python的基础工具包都是基于numpy开发而来，比如 scikit-learn, SciPy, pandas, 还有 tensorflow。 numpy可以处理表格、图像、文本等数据，极大地方便我们处理和分析数据。本文主要内容来自于Jay Alammar的一篇文章以及自己学习记录。
原文地址：
使用过程中，如果希望 Numpy 能创建并初始化数组的值， Numpy 提供了 ones()、zeros() 和 random.random() 等方法。只需传递希望生成的元素数量（大小）即可：
还可以进行如下操作：
一般，需要数组和单个数字之间也可以进行运算操作（即向量和标量之间的运算）。比如说 data * 1.6，numpy利用一个叫做广播机制（broadcasting）的概念实现了这一运算。
我们可以通过索引对numpy数据获取任意位置数据或者对数据切片
我们可以通过numpy自带的函数对数据进行一些想要的聚合计算，比如min、max 和 sum ，还可以使用 mean 得到平均值，使用 prod 得到所有元素的乘积，使用 std 得到标准差等等。
上述操作不仅可以应用于单维度数据，还可以用于多维度数据（矩阵）。
同样可以使用ones()、zeros() 和 random.random()创建矩阵，只要写入一个描述矩阵维数的元组即可：
numpy还可以处理更高维度的数据：
创建更高维度数据只需要在创建时，在参数中增加一个维度值即可：
根据数组中数值是否满足条件，输出为True或False。
希望得到满足条件的索引，用np.where函数实现。
根据索引得到对应位置的值。
np.where也可以接受另两个可选择的参数a和b。当条件满足时，输出a，反之输出b。
获取数组最大值和最小值的索引可以使用np.argmax和np.argmin。
保存和读取数据的方法：
- numpy.tofile()和numpy.fromfile() 保存为二进制格式，但是不保存数组形状和数据类型，即都压缩为一维的数组，需要自己记录数据的形状，读取的时候再reshape。
- numpy.save() 和 numpy.load() 保存为二进制格式，保存数组形状和数据类型，不需要进行reshape
实例：
- numpy.savetxt()和numpy.loadtxt()
np.savetxt(fname,array,fmt='%.18e',delimiter=None)参数解释：array:待存入文件的数组。fmt:写入文件的格式
