python numpy 如何获取和更改数组（array）的形状、维数-shape&reshape

主要用到shape, reshape函数

我们先搞清np.ndarrayd数组的特点

import numpy as np
ex = np.arange(0,12,1)
ex
# 括号里的0可以省略，也可以换成其他起始数，1是步长。运行上述代码，我们
# 发现ex只是一个序列并没有维数（形状）上的特征

>>> array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11])
# 接下来我们用reshape来更改数组的形状
ex1 = np.arange(12).reshape(1,12) # 1是行数，2是列数
ex2 = np.arange(12).reshape((1,12)) # 形状以数组形式传入
ex3 = np.arange(12).reshape(1,-1)
# -1代表依据前面已经给定的行数来确定列数
ex1
>>> array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11]])
# ex1,ex2,ex3 出来的数组相同，如上所示，跟ex区别的地方在于多了一个
# 中括号，所以ex1有了形状，像是1*12的矩阵。当然要真正变成矩阵还需要
# np.mat()函数
#

接下来我们将上面ex改成的一个3*4的数组

ex4 = ex.reshape(3, 4) # or ex4=ex.reshape(3,-1)
ex4

如果我们要获取一个数组的形状，用shape函数即可

ex4.shape

另一种更改数组形状的方法

ex.shape = 3,4 # or ex.shape=(3,4)