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公開日:2018/7/15　,　最終更新日:2019/1/20　　　　　　　　　

■説明
配列の大きさと形状を変換する。

■具体例
以下はnumpyを使用する際に必須の記載です。

>> import numpy as np

以下は各例で使う共通の記述になります。

>> a=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12])

例①

>> a.reshape(2,6)

　　array([[ 1, 2, 3, 4, 5, 6],
　　　　　[ 7, 8, 9, 10, 11, 12]])

例②
以下の様にすると、1次元の様に見えますが2次元です。カッコの数が違います。

>> a.reshape(1,12)

　　array([[ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]])

例③

>>a.reshape(2,2,3)　#2つ作る、2行3列を

　array([[[ 1, 2, 3],
　　　　　[ 4, 5, 6]],

　　　　　[[ 7, 8, 9],
　　　　　 [10, 11, 12]]])

例④

>> a.reshape(2,2,3,1)　#4次元にする

　　array([[[[ 1],
　　　　　　[ 2],
　　　　　　[ 3]],

　　　　　 [[ 4],
　　　　　　[ 5],
　　　　　　[ 6]]],

　　　　　[[[ 7],
　　　　　　[ 8],
　　　　　　[ 9]],

　　　　　[[10],
　　　　　　[11],
　　　　　　[12]]]])

例⑤
多次元化した配列をを再び1次元に戻すときは以下の様にします。

>> a.reshape(-1)

　　　array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])

例⑥
-1を使うと任意の配列に整形されます。

>> a.reshape(4,-1)　#4行にする。

　　　array([[ 1, 2, 3],
　　　　　　[ 4, 5, 6],
　　　　　　[ 7, 8, 9],
　　　　　　[10, 11, 12]])

>> a.reshape(4,-1).shape

　　　(4, 3)　#配列は当然ながら4x3

例⑦
配列をnumpyのarrayで定義していない場合、以下の様に記載することも可能です。

>> a=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]
>> a=np.reshape(a,(2, 2, 3))
>> a

　array([[[ 1, 2, 3],
　　　　　[ 4, 5, 6]],

　　　　　[[ 7, 8, 9],
　　　　　 [10, 11, 12]]])

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