Numpy数组无法reshape

在本文中，我们将介绍numpy中数组无法reshape的常见原因及解决方法。

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numpy数组reshape简介

numpy中的reshape方法用于改变数组的形状。reshape方法可以将一维数组转换为多维数组，也可以改变多维数组的维数和形状，但是改变形状时必须保证数组元素数量不变。

以下是一个简单的例子：

import numpy as np

a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
print(a)

#将a变成3*3的二维数组
a = a.reshape((3,3))
print(a)

输出：

[1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

reshape出现问题

当我们尝试将一个数组reshape成另一种形状时，有时会遇到以下错误：

ValueError: cannot reshape array of size xxxx into shape (x,x)

这个错误出现的原因通常是由于目标形状与数据量不匹配。例如，尝试将含9个元素的一维数组reshape成一个一行四列的二维数组，就会出现上述错误。

另外，当在reshape中使用负数时，它将被解释为数组长度加上负数的结果。如果使用一个负数和一个正数，那么负数将被解释为数组长度。

以下是一个例子：

import numpy as np

a = np.arange(8)
print(a)
# 使用一个负数将数组reshape成2*4的形状
b = a.reshape((2,-1))
print(b)
# 使用一个负数和一个正数将数组reshape成4*2的形状
c = a.reshape((-1,2))
print(c)

输出：

[0 1 2 3 4 5 6 7]
[[0 1 2 3]
 [4 5 6 7]]
[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]
 [6 7]]

解决方案

当出现无法reshape的情况时，我们需要检查以下问题：

目标形状与数据量是否匹配。例如，如果一个一维数组含有9个元素，那么它只能被reshape成一个3*3的二维数组或者一个9个元素的一维数组。
是否使用了负数。如果使用了负数，需要手动计算数组长度和目标形状的其他维度，以确保它们是兼容的。

以下是一个例子，演示了如何使用numpy的size属性来计算数组的长度：

import numpy as np

a = np.zeros((3,4,5))
print(a.shape) # 输出(3,4,5)
print(a.size)  # 输出60

# 无法reshape成一个4*15的二维数组
# 因为它们的元素数量不匹配
try:
    b = a.reshape((4,15))
except:
    print("cannot reshape array")

# 可以reshape成一个4*5*3的三维数组
# 因为它们的元素数量匹配
c = a.reshape((4,5,3))
print(c.shape) # 输出(4,5,3)

输出：

(3, 4, 5)
60
cannot reshape array
(4, 5, 3)

总结

本文介绍了numpy中数组无法reshape的常见原因及解决方法。当出现无法reshape的情况时，需要检查目标形状与数据量是否匹配，是否使用了负数等问题，并手动计算数组长度和目标形状的其他维度以确保它们是兼容的。通过合理的调整数组形状，我们可以更好地利用numpy中的reshape方法，快速操纵和处理数据。