numpy.ma.MaskedArray.reshape #

方法

ma.MaskedArray。重塑( * s , ** kwargs ) [来源] #

为数组提供新的形状而不更改其数据。

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 int 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。
订单{'C', 'F'}，可选: 确定是否应按 C（行优先）顺序或 FORTRAN（列优先）顺序查看数组数据。

返回：

reshape_array数组: 阵列的新视图。

也可以看看

reshape: 屏蔽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。

笔记

重塑操作不能保证不会复制，要就地修改形状，请使用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)