Python reshape的用法及多个二维数组合并为三维数组的实例
reshape(shape) ： 不改变数组元素，返回一个shape形状的数组，原数组不变。是对每行元素进行处理
resize(shape) ： 与.reshape()功能一致，但修改原数组
In [1]: a = np.arange(20) #原数组不变 In [2]: a.reshape([4,5]) Out[2]: array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14], [15, 16, 17, 18, 19]]) In [3]: a Out[3]: array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]) #修改原数组 In [4]: a.resize([4,5]) In [5]: a Out[5]: array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14], [15, 16, 17, 18, 19]])
.swapaxes(ax1,ax2) ： 将数组n个维度中两个维度进行调换，不改变原数组
In [6]: a.swapaxes(1,0) Out[6]: array([[ 0, 5, 10, 15], [ 1, 6, 11, 16], [ 2, 7, 12, 17], [ 3, 8, 13, 18], [ 4, 9, 14, 19]])
.flatten() ： 对数组进行降维，返回折叠后的一维数组，原数组不变
In [7]: a.flatten() Out[7]: array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19])
将多个二维数组合并为一个三维数组
方法一：
对于两个（或者多个）同一维度的矩阵，直接利用np.array()重新构造一个array,这样可以变相起到扩展维数的作用。例如：
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b = np.array([[2,2,3],[4,5,6]])
c = np.array([[3,2,3],[4,5,6]])
print('矩阵a：\n',a)
print('维数：',a.shape)
com = np.array([a,b,c])
print('合并矩阵：\n',com)
print('维数：',com.shape)
输出结果为：
矩阵a：
[[1 2 3]
[4 5 6]]
维数： (2, 3)
合并矩阵：
[[[1 2 3]
[4 5 6]]
[[2 2 3]
[4 5 6]]
[[3 2 3]
[4 5 6]]]
维数： (3, 2, 3)
方法二：
但是，如果两个array，使用方法一时会出现如下结果：
import numpy as np
aa = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[2,2,3],[4,5,6]],[[3,2,3],[4,5,6]]])
a = np.array([[4,2,3],[4,5,6]])
com = np.array([aa,a])
print('合并矩阵：\n',com)
print('维数：',com.shape)
输出结果：
合并矩阵：
[array([[[1, 2, 3],
[4, 5, 6]],
[[2, 2, 3],
[4, 5, 6]],
[[3, 2, 3],
[4, 5, 6]]])
array([[4, 2, 3],
[4, 5, 6]])]
维数： (2,)
可以看到：输出的维数不对，以上方法就不适用了。
那么，我们就需要利用np.append和array.reshape()函数对数组进行拼接之后重组，具体实现如下：
import numpy as np
aa = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[2,2,3],[4,5,6]],[[3,2,3],[4,5,6]]])
a = np.array([[4,2,3],[4,5,6]])
data = np.append(aa,a)#先拼接成一个行向量
print(data)
dim = aa.shape#获取原矩阵的维数
print('原矩阵维数：',dim)
data1 = data.reshape(dim[0]+1,dim[1],dim[2])#再通过原矩阵的维数重新组合
print('合并矩阵：\n',data1)
print('维数：',data1.shape)
现在来看一下用reshape将二维数据升为三维后的数据分布情况：
import numpy as np b = np.arange(36).reshape((6,6)) b1 = b.reshape(2,3,6)
b的元素：
b1的元素：
可以看到，原来6*6的矩阵被分为了2个3*6的矩阵。每一行的数据分布并没有改变，只是将前3行划为一个维度，然后将后三行划为另一个维度。
b1.reshape(6,6)
如果用这条命令，则数据又被还原了回去，与b的一样。
b1.reshape(3,12)
如果用的是reshape(3,12)，则相当于将数据首先拉伸为1维的，然后再将一维数据重组为3*12
方法三：
相比于前两种方法，这种方法可谓“曲线救国”之典范，具体思路是：先转化成list，拼接后再转化回去。
这是因为list中的append()函数可以在添加函数的时候不改变原来list的维度。虽然没有对这种方法进行一个速度测试，但直觉来看时间复杂度挺高的，建议慎用。
aa = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[2,2,3],[4,5,6]],[[3,2,3],[4,5,6]]]) a = np.array([[4,2,3],[4,5,6]]) #将array转换成list aa = aa.tolist(aa) a = a.list(a) aa.append(a)#注意与方法二中np.append()用法的区别 com = np.array(aa) print(com.shape) 输出结果： 合并矩阵： [[[1 2 3] [4 5 6]] [[2 2 3] [4 5 6]] [[3 2 3] [4 5 6]] [[4 2 3] [4, 5, 6]]] 维数： (4,2,3)
这里注意：
两种类型的相互转换函数：
array转list：a = a.tolist()
list转array：a =np.array(a)
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