numpy数组修改形状函数
NumPy是一个功能强大的Python框架，提供了对于科学计算和数据分析的各种工具和功能。其中，numpy数组是NumPy的基础数据结构，它提供了存储和处理大规模数据的便捷方法。修改数组的形状是numpy中很重要的一部分，这样可以对数据结构进行优化，使它们更加适于需要的计算。在本文中，我们将探讨numpy数组的修改形状函数。
1. reshape()函数
reshape()函数是numpy数组中最常用的修改形状的函数之一。此函数将现有的数组重新排列成具有新维度的新数组，同时保持数据数目不变。shape()函数的格式如下：
shape(array, newshape[, order='C'])
参数说明：
array：是一个numpy数组，它将被重整并转换为新数组。
newshape：是一个元组或整数来指定输出数组的新形状。如果为整数，则结果数组将为单个
行/列的数量。
order：结果的元素采用何种方式进行存储。可以选择按行优先'F'，按列优先'C'以及不遵循任何顺序。默认值为'C'。
示例：
在本示例中，我们将使用numpy函数arange()来创建一个简单的numpy数组，然后使用reshape()函数将其转换为不同形状的新数组。
代码：-
import numpy as np
arr = np.arange(12) print("原始的numpy数组：\n",arr)
#reshape函数 new_arr = shape(3, 4) print("\n重整后的numpy数组:\n",new_arr)
new_arr1 = shape(2, 6) print("\n重整后的numpy数组:\n",new_arr1)
new_arr2 = shape(6, 2) print("\n重整后的numpy数组:\n",new_arr2)
输出：-
原始的numpy数组：  [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11]
重整后的numpy数组:  [[ 0  1  2  3]  [ 4  5  6  7]  [ 8  9 10 11]]
重整后的numpy数组:  [[ 0  1  2  3  4  5]  [ 6  7  8  9 10 11]]
重整后的numpy数组:  [[ 0  1]  [ 2  3]  [ 4  5]  [ 6  7]  [ 8  9]  [10 11]]
如上所示，reshape()函数被使用来重整一个numpy数组。在上面的示例中，我们使用reshape()函数来将原始数组['0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11']转换为以下新数组：
3行4列数组，如[[ 0 1 2 3 ] [ 4 5 6 7 ] [ 8 9 10 11 ]]。
2行6列数组，如[[ 0 1 2 3 4 5 ] [ 6 7 8 9 10 11 ]]。
6行2列数组，如[[ 0 1 ] [ 2 3 ] [ 4 5 ] [ 6 7 ] [ 8 9 ] [ 10 11 ]]。
2. flat函数
flatten()函数是另一个将多维NumPy数组转化为一维NumPy数组的函数。该函数返回一个迭代器，该迭代器可用于访问数组元素。如果我们删除将多维数组转化的函数，则该名称为flat()。相反，此函数采用带有一个bool类型参数的签名（'F'表示以列的方式展平数组，'C'表示以行的方式展平数组）。默认值为'F'。
numpy.flatten(order='C')
参数说明：
order：是一个字符串，表示展开后的数组的元素存储按什么方式进行存储，即按行（'C'）还是按列（'F').
示例：
在下面的示例中，我们使用flatten()函数来展开一个2维数组，将它转换为一个1维数组。
代码：-
numpy库中出数组的唯一值
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print("原始数组:\n", arr)
#flatten函数 new_arr = arr.flatten() print("\n重整后的数组:\n", new_arr)
输出：-
原始数组:  [[1 2]  [3 4]]
重整后的数组:  [1 2 3 4]
如上所示，我们在原始数组[[1 2] [3 4]]上使用flatten()函数，以创建新的1维numpy数组[1 2 3 4]。
3. ravel函数
此函数将多维NumPy数组展平，并以与flatten()相同的顺序返回一个一维数组。ravel()函数执行类似于flatten()函数的操作，但仍然有一些区别。在numpy数组中，ravel()函数并不会在
内存中创建一个新的数组，而是返回一个numpy数组的视图。这意味着，如果你在返回视图后修改数据，它也会在原始数组上进行修改。而Flatten()函数，如果您在返回的副本中进行了更改，则不会影响原始数组中的数据。
numpy.ravel(a, order='C')
参数说明：
a：需要展开的数组；
order：重排列数组内部元素时采取何种方式。选项包括'C'，'F'。
示例：
在下面的示例中，我们将使用ravel()函数来展开具有多个维度的NumPy数组。
代码：-
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print("原始数组:\n", arr)
#ravel函数 new_arr = arr.ravel() print("\n拉直后的数组:\n", new_arr)
输出：-
原始数组:  [[1 2]  [3 4]]
拉直后的数组:  [1 2 3 4]
如上所示，我们使用ravel()函数将原始数组[[1 2] [3 4]]转换为新数组[1 2 3 4]。

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