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Python mxnet.ndarray.NDArray.reshape用法及代碼示例


用法:

reshape(*shape, **kwargs)

參數：

  • shape：(tuple of int, or n ints) -新形狀不應更改數組大小，即 np.prod(new_shape) 應等於 np.prod(self.shape) 。形狀的某些維度可以從集合 {0, -1, -2, -3, -4} 中獲取特殊值。每一個的意義解釋如下：
    • 0 將此維度從輸入複製到輸出形狀。 例子： 
      - input shape = (2,3,4), shape = (4,0,2), output shape = (4,3,2)
- input shape = (2,3,4), shape = (2,0,0), output shape = (2,3,4)
    • -1 通過使用輸入維度的剩餘部分來推斷輸出形狀的維度，保持新數組的大小與輸入數組的大小相同。最多一維形狀可以是-1。 例子： 
      - input shape = (2,3,4), shape = (6,1,-1), output shape = (6,1,4)
- input shape = (2,3,4), shape = (3,-1,8), output shape = (3,1,8)
- input shape = (2,3,4), shape=(-1,), output shape = (24,)
    • -2 將輸入尺寸的所有/剩餘部分複製到輸出形狀。 例子： 
      - input shape = (2,3,4), shape = (-2,), output shape = (2,3,4)
- input shape = (2,3,4), shape = (2,-2), output shape = (2,3,4)
- input shape = (2,3,4), shape = (-2,1,1), output shape = (2,3,4,1,1)
    • -3 使用輸入形狀的兩個連續維度的乘積作為輸出維度。 例子： 
      - input shape = (2,3,4), shape = (-3,4), output shape = (6,4)
- input shape = (2,3,4,5), shape = (-3,-3), output shape = (6,20)
- input shape = (2,3,4), shape = (0,-3), output shape = (2,12)
- input shape = (2,3,4), shape = (-3,-2), output shape = (6,4)
    • -4 將輸入的一維拆分為在形狀 -4 之後傳遞的二維(可以包含 -1)。 例子： 
      - input shape = (2,3,4), shape = (-4,1,2,-2), output shape =(1,2,3,4)
- input shape = (2,3,4), shape = (2,-4,-1,3,-2), output shape = (2,1,3,4)
    • 如果參數 reverse 設置為 1，則從右到左推斷特殊值。 例子： 
      - without reverse=1, for input shape = (10,5,4), shape = (-1,0), output shape would be                 (40,5).
- with reverse=1, output shape will be (50,4).
  • reverse：(bool, default False) - 如果為 true，則從右到左推斷特殊值。僅支持作為關鍵字參數。

返回：

具有所需形狀的數組，與該數組共享數據。

返回類型：

ND陣列

返回一個看法在不改變任何數據的情況下，使用新形狀的這個數組。

例子：

>>> x = mx.nd.arange(0,6).reshape(2,3)
>>> x.asnumpy()
array([[ 0.,  1.,  2.],
       [ 3.,  4.,  5.]], dtype=float32)
>>> y = x.reshape(3,2)
>>> y.asnumpy()
array([[ 0.,  1.],
       [ 2.,  3.],
       [ 4.,  5.]], dtype=float32)
>>> y = x.reshape(3,-1)
>>> y.asnumpy()
array([[ 0.,  1.],
       [ 2.,  3.],
       [ 4.,  5.]], dtype=float32)
>>> y = x.reshape(3,2)
>>> y.asnumpy()
array([[ 0.,  1.],
       [ 2.,  3.],
       [ 4.,  5.]], dtype=float32)
>>> y = x.reshape(-3)
>>> y.asnumpy()
array([ 0.  1.  2.  3.  4.  5.], dtype=float32)
>>> y[:] = -1
>>> x.asnumpy()
array([[-1., -1., -1.],
       [-1., -1., -1.]], dtype=float32)

相關用法


注：本文由純淨天空篩選整理自apache.org大神的英文原創作品 mxnet.ndarray.NDArray.reshape。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。