Python – numpy.reshape

numpy.reshape（） データを変更せずに配列に新しい形状を与えます。その構文は次のとおりです-

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

パラメータ

numpy.reshape（） 次のパラメータを受け入れることができます-

• 到着 −入力配列。

• 形 −シーケンスのエンドポイント

• 新しい形 −整数の場合、結果はその長さの1次元配列になり、1つの次元は-1になります。

• 注文 −入力配列要素を読み取る順序を定義します。

  • 順序が「C」の場合、最後のインデックスが最も速く変化し、最初の軸のインデックスがゆっくりと変化する、Cのようなインデックス順序を使用している要素の読み取りと書き込みを行います。

  • 「F」は、最後のインデックス軸がゆっくりと変化し、最初の軸のインデックスが速く変化する、Fortranのようなインデックス順序を使用して要素を読み書きすることを意味します。

  • 「A」は、配列がメモリ内で連続している場合に、Fortranのようなインデックス順で要素を読み書きすることを意味します。

例1

次の例を考えてみましょう-

# Import numpy
import numpy as np

# input array
x = np.array([[3,5,6], [7,8,9]])
print("Array Input :\n", x)

# reshape() function
y = np.reshape(x, (3, -3))
print("Reshaped Array: \n", y)

出力

次の出力が生成されます-

Array Input :
 [[3 5 6]
 [7 8 9]]
Reshaped Array:
 [[3 5]
 [6 7]
 [8 9]]

例2

別の例を見てみましょう-

# Import numpy
import numpy as np

# Create an input array
x = np.array([[1,3,4], [4,6,7]])
print("Array Input :\n", x)

# reshape() function
y = np.reshape(x, 6, order='C')
print("Reshaped Array: \n", y)

出力

次の出力が生成されます-

Array Input :
 [[1 3 4]
 [4 6 7]]
Reshaped Array:
 [1 3 4 4 6 7]