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ndarrayの形状（shape）を変換する方法です。

• reshape
• resize

Python3の入門オンライン講座

「reshape」を用いると既存のndarrayの形状を変換することができます。ただし変換前と変換後の要素数が異なってしまうような変換はできないため、要素の欠落は発生しません。

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy


na = numpy.array([[1, 10, 100], [2, 20, 200]])
na_reshape = numpy.reshape(na, [3, 2])

print na.shape
print na
print '-----------------------'
print na_reshape.shape
print na_reshape

# これはエラーとなる
# numpy.reshape(na, [1, 1])

--実行結果--

(2L, 3L)
[[  1  10 100]
 [  2  20 200]]
-----------------------
(3L, 2L)
[[  1  10]
 [100   2]
 [ 20 200]]

ndarrayクラスにも「reshape」メソッドが実装されているため、既存のインスタンスから形状変換を行うことも可能です。ただし元のndarrayには影響を与えず、新しい配列を戻り値として返します。

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy


na = numpy.array([[1, 10, 100], [2, 20, 200]])
na_reshape = na.reshape([3, 2])

print na.shape
print na
print '-----------------------'
print na_reshape.shape
print na_reshape

--実行結果--

(2L, 3L)
[[  1  10 100]
 [  2  20 200]]
-----------------------
(3L, 2L)
[[  1  10]
 [100   2]
 [ 20 200]]

「resize」は変換前後で要素数が異なっていても構いません。そのため要素の欠落が発生する場合があります。

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy


na = numpy.array([[1, 10, 100], [2, 20, 200]])
na_resize = numpy.resize(na, [2, 2])

print na.shape
print na
print '-----------------------'
print na_resize.shape
print na_resize

--実行結果--

(2L, 3L)
[[  1  10 100]
 [  2  20 200]]
-----------------------
(2L, 2L)
[[  1  10]
 [100   2]]

ndarrayクラスにも「resize」メソッドが実装されているため、既存のインスタンスから形状変換を行うことも可能です。こちらは元のndarrayインスタンスに変更が加わります。

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy


na = numpy.array([[1, 10, 100], [2, 20, 200]])
print na.shape
print na

print '-----------------------'

na.resize([2, 2])
print na.shape
print na

--実行結果--

(2L, 3L)
[[  1  10 100]
 [  2  20 200]]
-----------------------
(2L, 2L)
[[  1  10]
 [100   2]]