Python中的numpy库reshape()函数的数组重构示例

Python中的numpy库提供了一个叫做reshape()的函数，它可以重构数组的形状。数组重构是一种非常有用的技术，可以在很多情况下方便地对数据进行操作和分析。

reshape()函数可以将一个数组转化为一个指定形状的新数组。这个新数组的数据类型和原数组一样，但是它的形状不同。reshape()函数的语法如下所示：

numpy.reshape(arr, newshape, order='C')

其中，arr是要重构的数组，newshape是新数组的形状，order参数可以用来指定新数组的数据存储方式，C表示按行存储，F表示按列存储，不指定则默认按行存储。

下面我们来看一下reshape()函数的一些示例：

将一个一维数组转化为二维数组

假设我们有一个一维数组arr，它的长度是12。现在我们想将它转化为一个形状为(4,3)的二维数组。可以使用reshape()函数来实现：

import numpy as np
 
arr = np.arange(12)
arr_new = np.reshape(arr, (4,3))
 
print(arr_new)

输出结果为：

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

将一个二维数组转化为三维数组

现在假设我们有一个二维数组arr，它的形状是(2,6)，我们想将它转化为一个形状为(2,3,2)的三维数组。我们可以使用reshape()函数来实现：

import numpy as np
 
arr = np.array([[1,2,3,4,5,6], [7,8,9,10,11,12]])
arr_new = np.reshape(arr, (2, 3, 2))
 
print(arr_new)

输出结果为：

[[[ 1  2]
  [ 3  4]
  [ 5  6]]

 [[ 7  8]
  [ 9 10]
  [11 12]]]

可以看到，原来的二维数组被重构为了一个三维数组，而且它的形状是(2,3,2)。

将一个三维数组转化为二维数组

现在我们假设有一个形状为(2,3,4)的三维数组arr，我们想将它转化为一个形状为(6,4)的二维数组。我们可以使用reshape()函数来实现：

import numpy as np
 
arr = np.arange(24).reshape((2,3,4))
arr_new = np.reshape(arr, (6,4))
 
print(arr_new)

输出结果为：

[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]
 [12 13 14 15]
 [16 17 18 19]
 [20 21 22 23]]

可以看到，原来的三维数组被重构为了一个二维数组，而且它的形状是(6,4)。

总结

reshape()函数是numpy库中非常有用的一个函数，它可以帮助我们方便地进行数组重构。在使用reshape()函数时，需要注意新数组的形状要与原数组的元素个数相同，否则会出现错误。另外，reshape()函数返回的是一个新的数组，不会改变原来的数组。