python中reshape后数据排列方式

1. 序言2. 如何手动计算2.1 针对order="C"2.2 验证2.2 针对order="F"

1. 序言

在python中，我们可能会接触numpy或者pytorch，tensorflow等，在这些库或者框架中，他们都有reshape方式，通过reshape可以将给定维度的数组换成另外一个维度。当在使用的时候，如果不清楚原理，我们可能会使用错并且还没那么容易发现自己的错误。

2. 如何手动计算

2.1 针对order=“C”

对于任意维度的一个数组，我们可以先按照flatten方式将任意维度数组转为1维数组，然后再转换到指定的维度即可。 注意：在转换过程中，转换后的数组元素的个数必须和转换前数组元素的个数一样，对于-1，则表示将剩余元素都分配到那个轴 例如： [[[[5, 3, 9, 2, 1], [6, 2, 0, 0, 1], [6, 2, 6, 5, 7]], [[0, 8, 1, 1, 6], [2, 8, 2, 0, 7], [7, 4, 3, 0, 8]]]] 该数组的维度是(1, 2, 3, 5)，想reshape成指定维度数组，则 a. 展开(flatten) [5, 3, 9, 2, 1, 6, 2, 0, 0, 1, 6, 2, 6, 5, 7, 0, 8, 1, 1, 6, 2, 8, 2, 0, 7, 7, 4, 3, 0, 8] b. 从中按顺序选取数组变成3 × 10 [[5, 3, 9, 2, 1, 6, 2, 0, 0, 1], [6, 2, 6, 5, 7, 0, 8, 1, 1, 6], [2, 8, 2, 0, 7, 7, 4, 3, 0, 8]]

c. 变成3 × 1 × 10 [[[5, 3, 9, 2, 1, 6, 2, 0, 0, 1]], [[6, 2, 6, 5, 7, 0, 8, 1, 1, 6]], [[2, 8, 2, 0, 7, 7, 4, 3, 0, 8]]]

d. 变成3 × 5 × 2 [[[5, 3], [9, 2], [1, 6], [2, 0], [0, 1]], [[6, 2], [6, 5], [7, 0], [8, 1], [1, 6]], [[2, 8], [2, 0], [7, 7], [4, 3], [0, 8]]]

e. 变成(-1, 5) 这个实际上变成(30 / 5, 5)，故数组元素如下 [[5, 3, 9, 2, 1], [6, 2, 0, 0, 1], [6, 2, 6, 5, 7], [0, 8, 1, 1, 6], [2, 8, 2, 0, 7], [7, 4, 3, 0, 8]]

2.2 验证

2.2 针对order=“F”

当使用该方式变化时，依旧可以使用flatten方式理解，只不过在flatten时，需要指定flatten的order=“F”，然后维度越高，越先被转换。

参考博客：https://zhuanlan.zhihu.com/p/72381219