numpy.ma.masked_array.reshape

masked_array.reshape(*s, **kwargs)

为数组提供新形状，而不更改其数据。

返回包含相同数据但具有新形状的蒙版数组。结果是一个视图上原来的数组；如果这不可能，则引发ValueError。

参数：

shape：int或tuple的整数

新的形状应该与原始形状兼容。如果提供了整数，那么结果将是该长度的1-D数组。

order：{'C'，'F'}，可选

确定数组数据是否应视为C（row-major）或FORTRAN（column-major）顺序。

返回：

reshaped_array：数组

数组的新视图。

也可以看看

reshape

屏蔽数组模块中的等效功能。

numpy.ndarray.reshape

对ndarray对象的等效方法。

numpy.reshape

NumPy模块中的等效函数。

笔记

重新塑造操作不能保证不会进行复制，要修改形状，请使用a.shape = s

例子

>>> x = np.ma.array([[1,2],[3,4]], mask=[1,0,0,1])
>>> print(x)
[[-- 2]
 [3 --]]
>>> x = x.reshape((4,1))
>>> print(x)
[[--]
 [2]
 [3]
 [--]]