數(shù)組的形狀是每個(gè)維中元素的數(shù)量。
打印 2-D 數(shù)組的形狀：
import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) print(arr.shape)
運(yùn)行結(jié)果
(2, 4)
上面的實(shí)例返回 (2, 4)，這意味著該數(shù)組有 2 個(gè)維，每個(gè)維有 4 個(gè)元素。
利用 ndmin 使用值 1,2,3,4 的向量創(chuàng)建有 5 個(gè)維度的數(shù)組，并驗(yàn)證最后一個(gè)維度的值為 4：
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4], ndmin=5)
print(arr)
print('shape of array :', arr.shape)運(yùn)行結(jié)果
[[[[[1 2 3 4]]]]] shape of array : (1, 1, 1, 1, 4)
每個(gè)索引處的整數(shù)表明相應(yīng)維度擁有的元素?cái)?shù)量。
上例中的索引 4，我們的值為 4，因此可以說(shuō)第 5 個(gè) ( 4 + 1 th) 維度有 4 個(gè)元素。
數(shù)組的形狀是每個(gè)維中元素的數(shù)量。通過(guò)修改數(shù)組形狀，我們可以添加或刪除維度或更改每個(gè)維度中的元素?cái)?shù)量。
將以下具有 12 個(gè)元素的 1-D 數(shù)組轉(zhuǎn)換為 2-D 數(shù)組。
最外面的維度將有 4 個(gè)數(shù)組，每個(gè)數(shù)組包含 3 個(gè)元素：
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) newarr = arr.reshape(4, 3) print(newarr)
運(yùn)行結(jié)果
[[ 1 2 3] [ 4 5 6] [ 7 8 9] [10 11 12]]
將以下具有 12 個(gè)元素的 1-D 數(shù)組轉(zhuǎn)換為 3-D 數(shù)組。
最外面的維度將具有 2 個(gè)數(shù)組，其中包含 3 個(gè)數(shù)組，每個(gè)數(shù)組包含 2 個(gè)元素：
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) newarr = arr.reshape(2, 3, 2) print(newarr)
運(yùn)行結(jié)果
[[[ 1 2] [ 3 4] [ 5 6]] [[ 7 8] [ 9 10] [11 12]]]
是的，只要重塑所需的元素在兩種形狀中均相等。
我們可以將 8 元素 1D 數(shù)組重塑為 2 行 2D 數(shù)組中的 4 個(gè)元素，但是我們不能將其重塑為 3 元素 3 行 2D 數(shù)組，因?yàn)檫@將需要 3x3 = 9 個(gè)元素。
嘗試將具有 8 個(gè)元素的 1D 數(shù)組轉(zhuǎn)換為每個(gè)維度中具有 3 個(gè)元素的 2D 數(shù)組（將產(chǎn)生錯(cuò)誤）：
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) newarr = arr.reshape(3, 3) print(newarr)
運(yùn)行結(jié)果
Traceback (most recent call last): File "test.py", line 5, in
您可以使用一個(gè)“未知”維度。
這意味著您不必在 reshape 方法中為維度之一指定確切的數(shù)字。
傳遞 -1 作為值，NumPy 將為您計(jì)算該數(shù)字。
將 8 個(gè)元素的 1D 數(shù)組轉(zhuǎn)換為 2x2 元素的 3D 數(shù)組：
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) newarr = arr.reshape(2, 2, -1) print(newarr)
運(yùn)行結(jié)果
[[[1 2] [3 4]] [[5 6] [7 8]]]
展平數(shù)組（Flattening the arrays）是指將多維數(shù)組轉(zhuǎn)換為 1D 數(shù)組。
我們可以使用 reshape(-1) 來(lái)做到這一點(diǎn)。
把數(shù)組轉(zhuǎn)換為 1D 數(shù)組：
import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) newarr = arr.reshape(-1) print(newarr)
運(yùn)行結(jié)果
[1 2 3 4 5 6]
有很多功能可以更改 numpy flatten、ravel 中數(shù)組形狀，還可以重新排列元素 rot90、flip、fliplr、flipud 等。這些功能屬于 numpy 的中級(jí)至高級(jí)部分。