Reshape()作用：

Reshape（），函数的作用就是将数据的按照既定的维度进行整理。

• reshape(M，N)：可以将数据整理为M X N的大小。
• reshape(M, N)[:,:,:] :”[ ]“ ,方括号可以对而外的 M x N 维度的数据进行顺序的排布。

Reshape()实例说明：

初期数据及库准备：

import numpy as np  # 调用numpy库
# 设置一个1-18的列表
anchors = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18]
#将anchors由列表转换为数组的形式
anchors = np.array(anchors)

一维reshape() 为 二维

18个元素一维度数组，可以转换为2 x 9 及 3 X 6的二维数组

print(anchors.reshape([3,6]))  # 生成一个（3，6）的二维数组print(anchors.reshape([2,9]))  # 生成一个（2，9）的二维数组# print(anchors.reshape([3,3]))   # error，显示维度不匹配，无法生成

• -anchors.reshape([3,6])：
  
• anchors.reshape([2,9])：
  
• anchors.reshape([3,3])：
  
  现在得到了一个由维转换到二维的矩阵，但是发现想对现在这个矩阵的一些排布进行调整，就用到了reshape( )[ ] 中的**[ ]** 进行排序，

二维数组 reshape 切片，逆置

list的[]中有三个参数，用冒号分割 list[A:B:C]
A：相当于start_index，可以为空，默认是0 ----开始位置
B：相当于end_index，可以为空，默认是list.size()-----结束位置
C：步长，默认为1。步长为-1时，返回倒序原序列------每一步多走多远
ps：另外AB构成的区间是[A,B)的左闭右开区间，即B的值是取不到的，只会取到B-1的数

print(anchors.reshape([3,6])[:-1,:])
"""
-1表示最后一行或者一列，根据python的切片规则，[A：B]的切片包含A而不包含B，即是[A, B)的取值
原始结果为：
[[ 1  2  3  4  5  6][ 7  8  9 10 11 12][13 14 15 16 17 18]]
结果为：
[[ 1  2  3  4  5  6][ 7  8  9 10 11 12]]
"""

• 在两个维度上切片

print(anchors.reshape([3,6])[:-1,:-1])
"""
-1表示最后一行或者一列，根据python的切片规则，[A：B]的切片包含A而不包含B，即是[A, B)的取值
原始结果为：
[[ 1  2  3  4  5  6][ 7  8  9 10 11 12][13 14 15 16 17 18]]
结果为：
[[ 1  2  3  4  5][ 7  8  9 10 11]]
"""

• 按行逆置

print(anchors.reshape([3,6])[::-1,::])
"""
------------------------------------------------------------
> list的[]中有三个参数，用冒号分割 list[A:B:C]
> A：相当于start_index，可以为空，默认是0 ----开始位置
> B：相当于end_index，可以为空，默认是list.size()-----结束位置
> C：步长，默认为1。步长为-1时，返回倒序原序列------每一步多走多远
> ps：另外AB构成的区间是[A,B)的左闭右开区间，即B的值是取不到的，只会取到B-1的数-----------------------------------------------------------
原始结果为：
[[ 1  2  3  4  5  6]
[ 7  8  9 10 11 12]
[13 14 15 16 17 18]]
结果为：
[[13 14 15 16 17 18]
[ 7  8  9 10 11 12]
[ 1  2  3  4  5  6]]
"""

• 按列逆置

print(anchors.reshape([3,6])[::,::-1])
"""
------------------------------------------------------------
> list的[]中有三个参数，用冒号分割 list[A:B:C]
> A：相当于start_index，可以为空，默认是0 ----开始位置
> B：相当于end_index，可以为空，默认是list.size()-----结束位置
> C：步长，默认为1。步长为-1时，返回倒序原序列------每一步多走多远
> ps：另外AB构成的区间是[A,B)的左闭右开区间，即B的值是取不到的，只会取到B-1的数-----------------------------------------------------------
原始结果为：
[[ 1  2  3  4  5  6]
[ 7  8  9 10 11 12]
[13 14 15 16 17 18]]
结果为：
[[ 6  5  4  3  2  1]
[12 11 10  9  8  7]
[18 17 16 15 14 13]]
"""

三维Reshape情况

三维情况与二维类似，可以创建验证。下面补充一种在reshape数值中有-1的情况，需要强调的一点就是：若reshape（-1，2），则会生成两列的数据，行数会由系统自动计算。

print(anchors.reshape([-1,2,3]))
"""
[[[ 1  2  3][ 4  5  6]][[ 7  8  9][10 11 12]][[13 14 15][16 17 18]]]
"""
print(anchors.reshape([-1,3]))
"""
[[ 1  2  3][ 4  5  6][ 7  8  9][10 11 12][13 14 15][16 17 18]]
"""