numpy.ma.masked_array.reshape#

方法

ma.masked_array.reshape(*s, **kwargs)[源代码]#

在不改变其数据的情况下,给数组一个新的形状.

返回一个掩码数组,包含相同的数据,但具有新的形状.结果是原始数组的视图;如果不可能,则引发 ValueError.

参数:

shape整数或整数的元组: 新的形状应与原始形状兼容.如果提供一个整数,则结果将是一个该长度的1-D数组.
order{‘C’, ‘F’}, 可选: 确定数组数据是否应视为 C 顺序（行优先）或 FORTRAN 顺序（列优先）.

返回:

reshaped_array数组: 对数组的新视角.

参见

reshape: 掩码数组模块中的等效函数.
numpy.ndarray.reshape: ndarray 对象上的等效方法.
numpy.reshape: NumPy 模块中的等效函数.

备注

重塑操作不能保证不会进行复制,要就地修改形状,请使用 a.shape = s

示例

>>> import numpy as np
>>> 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)