python numpy.shape 和 numpy.reshape函数

导入numpy模块

1.  
   from numpy import *
2.  
   import numpy as np

#####################################################

numpy.shape：

help(shape)

输入参数：类似数组（比如列表，元组）等，或是数组

返回：一个整型数字的元组，元组中的每个元素表示相应的数组每一维的长度

类似数组

1.  
   #一维列表
2.  
   L=range(5)
3.  
   shape(L)
4.  
   #二维列表
5.  
   L=[[1,2,3],[4,5,6]]
6.  
   shape(L)

数组：

1.  
   #一维数组
2.  
   arr=array(range(5))
3.  
   shape(arr)
4.  
   #二维数组
5.  
   arr=array([[1,2,3], [4,5,6]])
6.  
   shape(arr)

#############################################################

numpy.reshape：

help(reshape)

函数功能：给予数组一个新的形状，而不改变它的数据

输入参数：

a：将要被重塑的类数组或数组

newshape：整数值或整数元组。新的形状应该兼容于原始形状。如果是一个整数值，表示一个一维数组的长度；如果是元组，一个元素值可以为-1，此时该元素值表示为指定，此时会从数组的长度和剩余的维度中推断出

order：可选（忽略）

返回：一个新的形状的数组

1.  
   a=array([[1,2,3],[4,5,6]])
2.  
   reshape(a, 6)

reshape(a, (3, -1)) #为指定的值将被推断出为2