Python中NumPy数组的维度变换解析

import numpy as np
a = np.arange(8)
print ('原始数组：')
print (a)
print ('\n')
b = a.reshape(4,2)
print ('修改后的数组：')
print (b)
原始数组：
[0 1 2 3 4 5 6 7]
修改后的数组：
[[0 1]
 [2 3]
 [4 5]
 [6 7]]

import numpy as np
a = np.arange(8).reshape(2,4)
print ('原数组：')
print (a)
print ('\n')
# 默认按行
print ('展开的数组：')
print (a.flatten())
print ('\n')
print ('以 F 风格顺序展开的数组：')
print (a.flatten(order = 'F'))
原数组：
[[0 1 2 3]
 [4 5 6 7]]
展开的数组：
[0 1 2 3 4 5 6 7]
以 F 风格顺序展开的数组：
[0 4 1 5 2 6 3 7]

import numpy as np
# 创建了三维的 ndarray
a = np.arange(8).reshape(2,2,2)
print ('原数组：')
print (a)
print ('\n')
# 现在交换轴 0（深度方向）到轴 2（宽度方向）
print ('调用 swapaxes 函数后的数组：')
print (np.swapaxes(a, 2, 0))
原数组：
[[[0 1]
  [2 3]]
 [[4 5]
  [6 7]]]
调用 swapaxes 函数后的数组：
[[[0 4]
  [2 6]]
 [[1 5]
  [3 7]]]

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print ('第一个数组：')
print (a)
print ('\n')
print ('第一个数组的形状：')
print (a.shape)
print ('\n')
b = np.resize(a, (3,2))
print ('第二个数组：')
print (b)
print ('\n')
print ('第二个数组的形状：')
print (b.shape)
print ('\n')
# 要注意 a 的第一行在 b 中重复出现，因为尺寸变大了
print ('修改第二个数组的大小：')
b = np.resize(a,(3,3))
print (b)
第一个数组：
[[1 2 3]
 [4 5 6]]
第一个数组的形状：
(2, 3)
第二个数组：
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]
第二个数组的形状：
(3, 2)
修改第二个数组的大小：
[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [1 2 3]]