如下所示：
Numpy中reshape的使用方法为:numpy.reshape(a, newshape, order='C')
参数详解：
1.a: type:array_like(伪数组，可以看成是对数组的扩展，但是不影响原始数组。)
需要reshape的array
2.newshape:新的数组
新形状应与原形状兼容。如果是整数，那么结果将是该长度的一维数组。一个形状尺寸可以是-1。在本例中，值是 从数组的长度和剩余维度推断出来的。
3.order: 可选为(C, F, A)
C: 按照行来填充
F: 按照列的顺序来填充
A: 按任意方向，(default)。 这里相当于行
4.returns: ndarray，即返回一或多维数组
实战：
首先，先创建几个n维数组
import numpy as np
这里的意思是创建了一个2维数组
这里创建了一个3维2X2的数组。
这是四维
(1,2) 表示 [[ 0, 1]]
(3,1,2)表示3个(1,2):
[[[ 0, 1]],
[[ 2, 3]],
[[ 4, 5]]],
(2,3,1,2)表示2个(3,1,2):
[ [[[ 0, 1]],
[[ 2, 3]],
[[ 4, 5]]],
[[[ 6, 7]],
[[ 8, 9]],
[[10, 11]]] ]
了解了newshape里面的东西，reshape基本没啥问题了。
我们再来看看order。
分别利用C，F，A来填充数据：
这就是reshape基本用法。
以上这篇Numpy之reshape()使用详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
Numpy,reshape
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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