Python-Numpy：reshape函数简介

reshape是改变原有数组/矩阵维度的方法，可以很容易的将一维数组转化为多维数组以及矩阵等。

1. 一维数组转化为多维数组

将一维数组转化为多维数组，方法为，其中num1和num2是指定多维数组的一个维度，具体见下方示例。

上面的示例中，通过将一维数组arr转化为的一个多维数组；同时，通过参数可以指定矩阵的排布方式，C为按行排列，F为按列排布

2. 一维数组转化为多维矩阵

在第一部分，通过语句将一维数组转化为多维数组(一维矩阵)，如果将参数改为，就可以将一维数组转化为num1维的num2 x num3矩阵，示例如下：

上面的示例中，将一维数组转化为多维矩阵，该矩阵为2维，每维矩阵均为3 x 3。

3. 多维数组、矩阵的降维

既然一维数组可以通过方法转化为多维的数组或矩阵，当然也可以通过降维的方法将多维的数组或矩阵转化为一维数组，方法为和。

原始矩阵：

flatten方法：

ravel方法：

从上面的示例可以看出，ravel和flatten两个命令都可以实现多维数据的降维，输出结果也完全一致，但是二者转化模式并不一样：ravel只是转化原有的多维数据，转化后的一维数组数据指向的还是原有数据，当修改转化后的一维数组时，原有数组也会发生变化；对于flatten，是将数据拷贝一份输出，修改降维后的一维数组不会改变原有的数据，具体见下方示例。

从上面可以看到，通过修改一维数组第二个值后，原始数组在该位置的数值也发生了变化，而通过修改后原有的数组没有变化，这点在处理数据时应该多加注意。

参考书籍：

Python for Data Analysis. Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython (2017, O’Reilly)