shape与reshape

shape函数（需要导入numpy）

shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数，它的功能是读取矩阵的长度，比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度。它的输入参数可以使一个整数表示维度，也可以是一个矩阵。

1. 一维矩阵[1]返回值为(1L,)                   

2. 二维矩阵，返回两个值                                  

3. 一个单独的数字，返回值为空       

4. 或者

   1. #一维列表  
   2. L=range(5)  
   3. shape(L)  
   4. #二维列表  
   5. L=[[1,2,3],[4,5,6]]  
   6. shape(L)  

5. reshape:函数功能：给予数组一个新的形状，而不改变它的数据

6. newshape：整数值或整数元组。新的形状应该兼容于原始形状。如果是一个整数值，表示一个一维数组的长度；如果是元组，一个元素值可以为-1，此时该元素值表示为指定，此时会从数组的长度和剩余的维度中推断出

   order：可选（忽略）

7. >>> a = np.array([1, 2, 3, 4]);b = np.array((5, 6, 7, 8));c = np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]])
   >>> b
   array([5, 6, 7, 8])
   >>> c
   array([[ 1,  2,  3,  4],
          [ 4,  5,  6,  7],
          [ 7,  8,  9, 10]])
   >>> c.dtype
   dtype('int32')
   >>> d = a.reshape((2,2))
   >>> d
   array([[1, 2],
          [3, 4]])
   >>> d = a.reshape((1,2))
   Traceback (most recent call last):
     File "<pyshell#27>", line 1, in <module>
       d = a.reshape((1,2))
   ValueError: total size of new array must be unchanged
   >>> d = a.reshape((1,-1))
   >>> d
   array([[1, 2, 3, 4]])
   >>> d = a.reshape((-1,1))
   >>> d
   array([[1],
          [2],
          [3],
          [4]])
   

8.