问Python - numpy重塑

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重塑矩阵时，新形状应与原始形状兼容。

为了动态地确保这一点，此代码使用data.shape来获取原始矩阵的行数(即data的第一个维度)。了解了这一点，它将矩阵重塑为定义为:row|3|32|32的4维矩阵。

正如您所指出的，可以使用数组本身，因此此代码不会检查行数的有效性，而是使用行数来确保在整形过程中不会将行元素拖入新列。

重塑不能改变数据的大小，但它可以改变维数。如果原始形状为(10x3072)或(10x3x1024)，则可以将整个数组重塑为10x3x32x32，但不能重塑为9x3x32x32。

显然，这段代码的目的是保持第一维不变，并重塑数组的其余部分。无论data的实际形状是什么，如果img的大小为N*3072时，data将始终为Nx3x32x32。否则这将抛出一个错误。

可能编写代码的人不知道您可以将-1传递给reshape以自动设置一个维度的大小：

img = data.reshape(-1, 3, 32, 32)

这是可能的，因为数据的总大小必须保持不变。

为什么不单独使用数据？

在不知道之前的数据形状的情况下很难说，但从名称img我可以推断，重塑的数组很可能包含n 32x32RGB图像的集合。

一种可能有意义的方法是，如果您确切地知道最终的维度是如何组织的，但您不确切地知道有多少行；例如，

In [9]: data.shape
Out[9]: (5, 3072)

In [7]: img = data.reshape(data.shape[0], 3, 32, 32)  # 3072 = 3*32*32

In [10]: img.shape
Out[10]: (5, 3, 32, 32)