如何在numpy中更改數組形狀？

Question

如果我創建一個數組X = np.random.rand(D, 1)它的形狀為(3,1) ：

[[ 0.31215124]
 [ 0.84270715]
 [ 0.41846041]]

如果我創建自己的數組A = np.array([0,1,2])那么它的形狀為(1,3)並且看起來像

[0 1 2]

如何強制我的數組A上的形狀(3, 1) ？

Answer 1

您可以將形狀元組直接分配給numpy.ndarray.shape 。

A.shape = (3,1)

Answer 2

A=np.array([0,1,2])
A.shape=(3,1)

或者

A=np.array([0,1,2]).reshape((3,1))  #reshape takes the tuple shape as input

Answer 3

numpy 模塊有一個reshape函數，而 ndarray 有一個reshape方法，它們中的任何一個都應該可以創建一個具有您想要的形狀的數組：

import numpy as np
A = np.reshape([1, 2, 3, 4], (4, 1))
# Now change the shape to (2, 2)
A = A.reshape(2, 2)

Numpy 將檢查數組的大小是否沒有改變，即prod(old_shape) == prod(new_shape) 。 由於這種關系，您可以將 shape 中的一個值替換為-1並且 numpy 會為您計算出來：

A = A.reshape([1, 2, 3, 4], (-1, 1))

Answer 4

您可以直接設置形狀，即

A.shape = (3L, 1L)

或者您可以使用調整大小功能：

A.resize((3L, 1L))

或在使用重塑創建期間

A = np.array([0,1,2]).reshape((3L, 1L))

Answer 5

您的一維數組的形狀為 (3,)：

>>>A = np.array([0,1,2]) # create 1-D array
>>>print(A.shape) # print array shape
(3,)

如果創建形狀為 (1,3) 的數組，則可以使用其他答案或numpy.swapaxes中提到的numpy.reshape ：

>>>A = np.array([[0,1,2]]) # create 2-D array
>>>print(A.shape) # print array shape
>>>A = np.swapaxes(A,0,1) # swap 0th and 1st axes
>>>A # display array with swapped axes
(1, 3)
array([[0],
       [1],
       [2]])