sklearn reshape

在scikit-learn中，reshape函数可以用来改变数据的形状。它的用法如下：

import numpy as np
from sklearn.utils import shuffle

# 创建一个二维数组
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 将二维数组转化为一维数组
X_reshape = X.reshape(-1)
print(X_reshape) # [1 2 3 4 5 6]

# 将二维数组转化为三维数组
X_reshape = X.reshape((-1, 1, 3))
print(X_reshape) # [[[1 2 3]]
                 #  [[4 5 6]]]

# 将二维数组转化为四维数组
X_reshape = X.reshape((-1, 1, 1, 3))
print(X_reshape) # [[[[1 2 3]]]
                 #  [[[4 5 6]]]]
                 
# 随机打乱数组
X_shuffle = shuffle(X, random_state=0)
print(X_shuffle) # [[4 5 6]
                 #  [1 2 3]]

其中，reshape函数的第一个参数为新数组的形状，可以为一个整数，也可以为一个元组；第二个参数为可选参数，表示新数组的类型。如果不指定类型，则默认为当前数组的类型。在上述代码中，我们使用了reshape将二维数组转化为一维、三维、四维数组；同时，我们也使用了shuffle函数来随机打乱数组的顺序。