重塑仅具有一维的numpy数组

问题内容：

为了从中获取一个numpy数组，list我进行了以下操作：

np.array([i for i in range(0, 12)])

得到：

array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11])

然后我想从该数组制作一个 （4,3） 矩阵：

np.array([i for i in range(0, 12)]).reshape(4, 3)

我得到以下矩阵：

array([[ 0,  1,  2],
       [ 3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11]])

但是如果我知道我的初始将有 3 * n个 元素，list我该如何重塑numpy数组，因为以下代码

np.array([i for i in range(0,12)]).reshape(a.shape[0]/3,3)

导致错误

TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer

问题答案：

首先，这np.array([i for i in range(0, 12)])是一种不太优雅的说法np.arange(12)。

其次，您可以传递-1到一维整形（函数np.reshape和方法np.ndarray.reshape）。就您而言，如果您知道总大小是3的倍数，请执行

np.arange(12).reshape(-1, 3)

得到一个4x3的阵列。从文档：

一个形状尺寸可以为-1。在这种情况下，该值是根据数组的长度和其余维来推断的。

作为一个侧面说明，你得到错误的原因是，普通除法，即使是整数，自动导致float在Python 3：type(12 / 3)是float。您可以通过a.shape[0] // 3使用整数除法来使原始代码正常工作。话虽这么说，使用-1起来更加方便。