改变numpy数组形状的7种常用方法

本文将会介绍numpy数组改变形状的7种常用的方法。

方法一：shape

通过给ndarray的属性shape重新赋值来修改数组的形状

方法二：reshape

reshape(a, newshape[, order])

reshape中还可以只指定一维，另一维为-1，它会自动匹配相应的行或列。

方法三：reval

ravel(a[, order])
ravel返回的是一个包含所有元素的一维数组。相当于reshape(-1)。

方法四：flatten

ndarray.flatten([order])

方法五：np.newaxis

np.newaxis的功能就是增加新的维度，添加在不同的地方，则会在不同的地方增加维度。
例如下图，给array2添加一个np.newaxis,就相当于新数组在np.newaxis位置的维度是1，另一个维度用原数组元素填充。可以根据你的需要添加多个np.newaxis。

方法六：squeeze

squeeze(a[, axis])
squeeze也可以展平数组，但是它比较特殊，它只能展平维度是1的部分。
如下图，对于shape是(5,2)的数组它完全没有修改，但是对于array2_1,array2_2,array2_3中，将维度为1的全部删掉了。

方法七：np.c_

numpy.c_
不是函数，返回的是一个连接后的ndarray或者是一个矩阵。c表示column,表示从列上增加。

好了，本文到这里就结束了，其他内容想了解的可以参考官方文档(https://numpy.org.cn/reference/routines/array-manipulation.html#改变数组形状)
感谢您的阅读~