极客笔记Numpy中的reshape方法是如何工作的
在本文中，我们将介绍Numpy中的reshape方法是如何工作的。Numpy是Python中广泛使用的一个科学计算库，它为Python提供了强大的数组操作功能。其中，reshape方法允许用户重新定义数组的形状，而不改变其数据。
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Numpy数组的形状
在介绍reshape方法之前，我们需要了解Numpy数组的形状。Numpy数组的形状是指其维度的长度。例如，下面的代码创建了一个形状为(2, 3)的二维数组：
import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(a.shape) # 输出 (2, 3)
其中，shape属性返回了一个元组，该元组中的每个元素表示相应维度的长度。在上面的例子中，数组a有两个元素和三个元素，因此其形状为(2, 3)。
Numpy中的reshape方法
Numpy中的reshape方法允许用户重新定义数组的形状。例如，我们可以使用reshape方法将上面的二维数组a重塑为一个形状为(3, 2)的二维数组：
b = a.reshape((3, 2))
print(b)
print(b.shape) # 输出 (3, 2)
上面的代码首先使用reshape方法将数组a重塑为一个形状为(3, 2)的二维数组，然后输出了这个新数组和其形状。显然，这个新数组的形状与原始数组的形状不同。
需要注意的是，Numpy的reshape方法不会改变原始数组的数据。例如，下面的代码将数组a重塑为一个形状为(3, 2)的二维数组，并对新数组的元素进行了修改：
c = a.reshape((3, 2))
c[0][0] = 100
print(c)
print(a)
上面的代码将新数组c的第一个元素修改为100，然后输出了新数组c和原始数组a。可以看到，新数组c的第一个元素被修改了，但原始数组a的第一个元素并没有改变。这表明，Numpy的reshape方法不会影响原始数组的数据。
reshape方法的参数
Numpy的reshape方法可以接受一个元组作为参数，该元组指定了新数组的形状。例如，下面的代码将一个形状为(4,)的一维数组重塑为一个形状为(2, 2)的二维数组：
d = np.array([1, 2, 3, 4])
e = d.reshape((2, 2))
print(e)
在上面的例子中，我们使用了一个形状为(4,)的一维数组d，并将其重塑为一个形状为(2, 2)的二维数组e。
需要注意的是，Numpy的reshape方法要求新数组的元素个数与原始数组的元素个数相同。例如，如果一个一维数组a有3个元素，那么它不能被重塑成一个形状为(3, 3)的二维数组。在这种情况下，Numpy会抛出一个ValueError异常。
reshape方法对数据的存储方式的影响
由于在Numpy中数组是按行存储的，因此数组的形状和存储方式密切相关。例如，下面的代码创建了一个形状为(2, 3)的二维数组，并输出了它的数据和存储方式：
f = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(f)
print(f.flags['C_CONTIGUOUS'])
在上面的代码中，flags属性返回一个字典，它描述了数组的某些属性，如是否按照C语言的行优先顺序存储数据。上面的代码输出了二维数组f的数据和一个布尔值，该布尔值指示数组f是否按照C语言的行优先顺序存储数据。
需要注意的是，Numpy的reshape方法可以改变数组的存储方式。例如，下面的代码将一个形状为(2, 3)的二维数组g重塑为一个形状为(3, 2)的二维数组，并输出了新数组h的存储方式：
g = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
h = g.reshape((3, 2))
print(h)
print(h.flags['C_CONTIGUOUS'])
在上面的例子中，我们使用了一个形状为(2, 3)的二维数组g，并将其重塑为一个形状为(3, 2)的二维数组h。然后，我们输出了新数组h的存储方式。可以看到，新数组h的存储方式已经不再按照C语言的行优先顺序了，而是按照行列顺序存储的。
广播和reshape方法的关系
在介绍reshape方法之前，我们需要了解另一个重要的概念：广播。广播是Numpy中用于处理不同形状的数组的一种技术，它允许Numpy在数组之间执行算术运算，而不需要实际地将它们重塑成相同的形状。
例如，下面的代码将一个形状为(2, 3)的二维数组i乘以一个标量2：
i = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
j = 2 * i
print(j)
在上面的代码中，我们使用乘法运算符(*)将一个标量2与数组i相乘，然后将结果保存在数组j中。需要注意的是，这里的2被广播到了整个数组i中。
和广播类似，reshape方法也允许Numpy在不同形状的数组之间进行算术运算。例如，下面的代码将一个形状为(2, 3)的二维数组k重塑为一个形状为(3,)的一维数组l，然后将它们相乘：
k = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
l = np.array([1, 2, 3])
m = k * l.reshape((3,))
print(m)
在上面的例子中，我们首先使用reshape方法将数组l重塑为一个形状为(3,)的一维数组，并将结果保存在新数组l中。然后，我们将数组k和新数组l相乘，得到一个新的二维数组m。值得注意的是，这里的新数组l被广播到了整个数组k中。
总结
本文介绍了Numpy中的reshape方法是如何工作的。我们首先了解了Numpy数组的形状，然后介绍了reshape方法的基本用法。接下来，我们讨论了reshape方法的参数、它对数据的存储方式的影响，以及它和广播之间的关系。掌握了reshape方法的基本原理后，我们可以更有效地使用Numpy进行数组操作和数学计算。