处理数组形状

ravel() 拆解 flatten()拉直

numpy中的ravel()、flatten()、squeeze()都有将多维数组转换为一维数组的功能，区别：
ravel()：如果没有必要，不会产生源数据的副本
flatten()：返回源数据的副本
squeeze()：只能对维数为1的维度降维

# ravel()  flatten() 用法
a = np.arange(12).reshape(3,4)
print (a)
print (a.ravel())
print (a.flatten())
***
[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]
[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]
[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]

resize()

numpy中的ravel()、flatten()、squeeze()的用法与区别

---

transpose() 转置
reshape：有返回值，所谓有返回值，即不对原始多维数组进行修改；
resize：无返回值，所谓有返回值，即会对原始多维数组进行修改；

a = np.arange(24).reshape(2,3,4)
print(a)
b = a.flatten()
b.shape = (6,4)
print(b.transpose())
b.resize((2,12))
print(b)

---

[[[ 0  1  2  3]
  [ 4  5  6  7]
  [ 8  9 10 11]]

 [[12 13 14 15]
  [16 17 18 19]
  [20 21 22 23]]]
[[ 0  4  8 12 16 20]
 [ 1  5  9 13 17 21]