主要用到shape, reshape函式

我們先搞清np.ndarrayd陣列的特點

import numpy as np
ex = np.arange(0,12,1) 
ex
# 括號裡的0可以省略，也可以換成其他起始數，1是步長。執行上述程式碼，我們
# 發現ex只是一個序列並沒有維數（形狀）上的特徵 

>>> array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11])
# 接下來我們用reshape來更改陣列的形狀
ex1 = np.arange(12).reshape(1,12) # 1是行數，2是列數
ex2 = np.arange
 
(12).reshape((1,12)) # 形狀以陣列形式傳入
ex3 = np.arange(12).reshape(1,-1) 
# -1代表依據前面已經給定的行數來確定列數
ex1
>>> array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11]]) 
# ex1,ex2,ex3 出來的陣列相同，如上所示，跟ex區別的地方在於多了一個
# 中括號，所以ex1有了形狀，像是1*12的矩陣。當然要真正變成矩陣還需要
# np.mat()函式
#

接下來我們將上面ex改成的一個3*4的陣列

ex4 = ex.reshape(3, 4) # or
 
 ex4=ex.reshape(3,-1)
ex4

array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])

如果我們要獲取一個數組的形狀，用shape函式即可

ex4.shape

(3L, 4L)

輸出的是一個tuple，裡面的元素是格式為long的數字，個人認為跟int，float沒什麼區別，感興趣的可以去百度。

另一種更改陣列形狀的方法

ex.shape = 3,4 # or ex.shape=(3,4)