如下所示：

Numpy中reshape的使用方法为:numpy.reshape(a, newshape, order='C')

参数详解：

1.a: type:array_like(伪数组，可以看成是对数组的扩展，但是不影响原始数组。)

需要reshape的array

2.newshape:新的数组

新形状应与原形状兼容。如果是整数，那么结果将是该长度的一维数组。一个形状尺寸可以是-1。在本例中，值是 从数组的长度和剩余维度推断出来的。

3.order: 可选为(C, F, A)

C: 按照行来填充

F: 按照列的顺序来填充

A: 按任意方向，(default)。 这里相当于行

4.returns: ndarray，即返回一或多维数组

实战：

首先，先创建几个n维数组

import numpy as np

这里的意思是创建了一个2维数组

这里创建了一个3维2X2的数组。

这是四维

(1,2) 表示 [[ 0, 1]]
(3,1,2)表示3个(1,2):
[[[ 0, 1]],
[[ 2, 3]],
[[ 4, 5]]],
(2,3,1,2)表示2个(3,1,2):
[ [[[ 0, 1]],
[[ 2, 3]],
[[ 4, 5]]],

[[[ 6, 7]],
[[ 8, 9]],
[[10, 11]]] ]

了解了newshape里面的东西，reshape基本没啥问题了。

我们再来看看order。

分别利用C，F，A来填充数据：

这就是reshape基本用法。

以上这篇Numpy之reshape()使用详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。