Python reshape() 函数用法

reshape（）函数用于在不更改数据的情况下为数组赋予新形状。

1. 语法

numpy.reshape(a, newshape, order=‘C’)

参数名	参数解释	参数是否必要
a	需要 reshape 的数组	是
newshape	新形状应与原始形状兼容。如果是整数，则结果将是该长度的一维数组。一个形状尺寸可以为-1。在这种情况下，该值是根据数组的长度和其余维来推断的。	是
order	使用此索引顺序读取a的元素，并使用此索引顺序将元素放置到重新形成的数组中。'C’意味着使用C样索引顺序读取/写入元素，最后一个轴索引变化最快，回到第一个轴索引变化最慢。'F’意味着使用Fortran样索引顺序读取/写入元素，第一个索引变化最快，最后一个索引变化最慢。注意，'C’和’F’选项不考虑底层数组的内存布局，而只是参考索引的顺序。'A’意味着在Fortran类索引顺序中读/写元素，如果a 是Fortran 在内存中连续的，否则为C样顺序。	否

需要注意的是，第三个参数一般不用

2. 例子

2.1 Example 1

>>> c=np.array([[2,3,4],[5,6,7]])
>>> c
array([[2, 3, 4],
       [5, 6, 7]])
       
>>> c=c.reshape(3,2)
>>> c
array([[2, 3],
       [4, 5],
       [6, 7]])

2.2 Example 2

>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> c=np.array([[2,3,4],[5,6,7]])
>>> c=c.reshape(2,-2)
>>> c
array([[2, 3, 4],
       [5, 6, 7]])

>>> c=c.reshape(-1,2)
>>> c
array([[2, 3],
       [4, 5],
       [6, 7]])

注意： 这里的负数是模糊控制，负数可以为任何数。比如 reshape(2,-1),固定两行，多少列系统根据元素数量自动计算好；同理，reshape(-2,2): 固定两列，行数自动计算好。若出现了无法整除的情况，系统会报错，比如下面这个例子希望把原数组分成5列：

>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> c=np.array([[2,3,4],[5,6,7]])
>>> c=c.reshape(-1,5)
>>> c

参考资料：
[1] Python中reshape函数参数-1的意思?
[2] NumPy Array manipulation: reshape() function