1. ndarray的维度变换方法
在numpy库中，ndarray是多维数组的基本数据类型。对于ndarray对象，可以使用reshape和resize方法进行维度变换。本文将详细介绍ndarray的维度变换方法，并使用代码示例进行演示。
2. reshape方法
2.1 简介
reshape方法用于改变ndarray对象的形状，即调整ndarray的维度。通过指定新的形状参数，可以将ndarray调整为不同的维度。
2.2 方法格式
ndarray.reshape(shape, order='C')2.3 参数说明
shape：新的形状，以元组形式表示，如(2, 3)表示2行3列的矩阵。
order：可选参数，指定在重构数组时的读取元素的顺序。有两种可选参数：'C'表示按行优先读取元素，'F'表示按列优先读取元素。默认为按行优先。
2.4 示例代码
import numpy as np
# 创建一个1维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
# 将1维数组转换为2维数组
arr_2d = arr.reshape((2, 3))
print(arr_2d)
# 输出：
# [[1 2 3]
# [4 5 6]]
在上述代码中，首先创建了一个包含6个元素的1维数组arr。然后使用reshape方法将其转换为2维数组，形状为(2, 3)。输出结果为一个2行3列的矩阵。
3. resize方法
3.1 简介
resize方法也用于改变ndarray对象的形状，与reshape方法不同的是，resize方法可以改变原始ndarray对象的形状，并返回新的形状。如果新的形状大于原始形状，则会填充默认值；如果新的形状小于原始形状，则会截断数据。
3.2 方法格式
ndarray.resize(new_shape, refcheck=True)3.3 参数说明
new_shape：新的形状，以元组形式表示，如(2, 3)表示2行3列的矩阵。
refcheck：可选参数，指定是否检查新形状是否合法。默认为True，表示检查。
3.4 示例代码
import numpy as np
# 创建一个2维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 将2维数组改变为3行2列的矩阵
arr.resize((3, 2))
print(arr)
# 输出：
# [[1 2]
# [3 4]
# [5 6]]
在上述代码中，首先创建了一个2维数组arr，形状为(2, 3)。然后使用resize方法将其改变为3行2列的矩阵。由于新形状大于原始形状，所以不会出现数据截断，输出结果为一个3行2列的矩阵。
4. 维度变换注意事项
4.1 形状匹配
在进行维度变换时，需要注意新的形状与原始形状的匹配关系。新的形状的元素个数应与原始形状的元素个数相同，否则会抛出异常。
4.2 内存共享
reshape和resize方法不会创建新的数组对象，而是通过改变原始ndarray对象的元数据来实现维度变换。因此，reshape和resize方法返回的是原始ndarray对象的一个视图，即共享内存。
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 使用reshape方法创建新的数组
arr_reshape = arr.reshape((3, 2))
print(arr_reshape)
# 改变原始数组的元素
arr[0, 0] = 10
print(arr_reshape)
# 输出：
# [[1 2]
# [3 4]
# [5 6]]
# [[10 2]
# [ 3 4]
# [ 5 6]]
在上述代码中，首先创建了一个2维数组arr，形状为(2, 3)。然后使用reshape方法创建了一个新的数组arr_reshape，形状为(3, 2)。接着修改原始数组arr的元素，发现新的数组arr_reshape也发生了改变，说明它们共享内存。
5. 总结
本文介绍了numpy库的ndarray对象的维度变换方法：reshape和resize。通过使用reshape方法，可以改变ndarray的形状，转换为不同的维度；resize方法则可以直接改变原始ndarray的形状，并返回新的形状。在进行维度变换时，应注意形状匹配和内存共享的问题。
总结起来，reshape和resize方法是numpy库中非常便捷和灵活的数组操作方法，能够满足不同维度变换需求。通过灵活应用这两个方法，可以更好地处理多维数组的维度变换。