Python numpy MaskedArray.reshape用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.ma.MaskedArray.reshape 的用法。

用法:

ma.MaskedArray.reshape(*s, **kwargs)

在不更改其数据的情况下为数组赋予新形状。

返回一个包含相同数据但具有新形状的掩码数组。结果是原始数组的视图；如果不可能，则会引发 ValueError。

参数：

shape： int 或整数元组

新形状应与原始形状兼容。如果提供整数，则结果将是该长度的一维数组。

order： {‘C’, ‘F’}，可选

确定是否应按照 C(行优先)或 FORTRAN(列优先)顺序查看数组数据。

返回：

reshaped_array： 数组

阵列的新视图。

注意：

整形操作不能保证不复制，要原地修改形状，使用a.shape = s

例子：

>>> x = np.ma.array([[1,2],[3,4]], mask=[1,0,0,1])
>>> x
masked_array(
  data=[[--, 2],
        [3, --]],
  mask=[[ True, False],
        [False,  True]],
  fill_value=999999)
>>> x = x.reshape((4,1))
>>> x
masked_array(
  data=[[--],
        [2],
        [3],
        [--]],
  mask=[[ True],
        [False],
        [False],
        [ True]],
  fill_value=999999)