一、reshape概览
Python numpy reshape（重塑）是一种通过更改形状和大小来重新构造数组的方法。重塑不改变数据本身的内容。换句话说，numpy里reshape()函数是用于调整数组的形状、大小的，返回一个改变后的数组。
我们可以像下面这样使用numpy数组reshape()函数：
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
newarr = arr.reshape(2, 4) # 将 arr 数组重塑为 2 行 4 列的数组，即 2 维数组
print(newarr)
上述代码的输出结果会是一个新的2行4列的数组，如下：
[[1 2 3 4]
[5 6 7 8]]
接下来我们将对numpy里的reshape()函数进行详细解释。
二、numpy reshape语法
在numpy中，可以使用多种方式来创建数组。之后可以为这些数组重塑大小。在numpy中，可以在不改变数组数据的情况下更改数组形状，这就是reshape函数的功能。下面是numpy中reshape函数的语法：
numpy.reshape(arr, newshape, order='C')
下面是reshape函数的参数描述：
- arr：要进行重塑的numpy数组。
- newshape：整数或者整数数组，表示重新构造后的数组的形状。
- order：C，F或A中的一个，可选项，表示显式地使用行或列的主要顺序。‘C’表示C风格，即逐行；‘F’表示Fortran风格，即逐列。‘A’表示不确定，因为其他程序可能会更改C和F标记的意义。
三、numpy reshape函数示例
1. 将一维数组重构为多维数组
下面这个例子将一个长度为 8 的数组转换为一个维度为 4 行 2 列的数组：
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
newarr = arr.reshape(4, 2)
print(newarr)
输出的结果如下：
[[1 2]
[3 4]
[5 6]
[7 8]]
2. 保持数组的同一维度，同时更改大小
下面的示例将一个 2 行 2 列的数组中的所有元素重构到一个维度为 1 行 4 列的新数组中：
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
newarr = arr.reshape(1, 4)
print(newarr)
输出的结果如下：
[[1 2 3 4]]
3. 多维数组转换为一维数组
下面这个例子使用reshape()函数将多维数组转换为一维数组
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
newarr = arr.reshape(-1)
print(newarr)
输出的结果如下：
[1 2 3 4 5 6]
无论多维数组的形状如何，mode参数设定为-1就可以将其重塑为一维数组。
四、numpy reshape的高级应用
有时候，我们可能会碰到一些稍微复杂的操作，此时，reshape()函数可以发挥出其高级应用。比如，reshape函数允许多种维度的数组组合成同一维度的数组，或将多个不同形状的数组在特定条件下进行组合。
1. 拉平多维数组
下面的示例代码展示了如何使用reshape来将三维数组中的所有元素转换为一维数组：
import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
newarr = arr.reshape(-1)
print(newarr)
输出的结果如下：
[1 2 3 4 5 6 7 8]
2. 在numpy中连接多个数组
下面的示例代码展示了如何使用reshape来连接多个数组：
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
arr3 = np.concatenate((arr1, arr2))
print(arr3)
newarr = arr3.reshape(2, 3)
print(newarr)
打印出结果如下：
[1 2 3 4 5 6]
[[1 2 3]
[4 5 6]]
总结
在使用Python中的numpy时，reshape函数是一个十分有用的函数。reshape()函数可以用于重塑任意形状的数组，使其变成所需的形状。在本文中，我们详细介绍了Python numpy reshape函数的语法、示例以及高级应用。希望这篇文章可以帮助你更好地了解numpy reshape的应用。
