如何在numpy中更改数组形状？

Question

如果我创建一个数组X = np.random.rand(D, 1)，它的形状为(3,1)：

[[ 0.31215124]
 [ 0.84270715]
 [ 0.41846041]]

如果我创建自己的数组A = np.array([0,1,2])，那么它的形状为(1,3)，看起来像

[0 1 2]

如何在阵列(3, 1)上强制形状A？

Answer 1

numpy已经有一个“重塑”方法，numpy.ndarray.shape你可以用它来改变数组的形状。

A.shape = (3,1)

Answer 2

A=np.array([0,1,2])
A.shape=(3,1)

或

A=np.array([0,1,2]).reshape((3,1))  #reshape takes the tuple shape as input

Answer 3

numpy模块有一个reshape函数，而ndarray有一个reshape方法，其中任何一个都可以用来创建一个你想要的形状的数组：

import numpy as np
A = np.reshape([1, 2, 3, 4], (4, 1))
# Now change the shape to (2, 2)
A = A.reshape(2, 2)

Numpy将检查数组的大小是否不会改变，即prod(old_shape) == prod(new_shape)。由于这种关系，你可以用-1替换形状中的一个值，numpy会为你找出它：

A = A.reshape([1, 2, 3, 4], (-1, 1))

Answer 4

您可以直接设置形状，即

A.shape = (3L, 1L)

或者您可以使用调整大小功能：

A.resize((3L, 1L))

或在使用重塑

创建时

A = np.array([0,1,2]).reshape((3L, 1L))