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使用NumPy创建完矩阵对象后，用户常常需要调整矩阵的对象。如前所述，使用arange（）函数或linspace（）函数创建向量后常常需要使用reshape（）函数将生成的向量调整形状，从而获得新的矩阵对象。如表3-6展示了一些常用的修改矩阵形状的函数。
表3-6 修改ndarray矩阵形状的方法
如下所示，使用reshape（）方法时需要以元组的方式给定ndarray矩阵对象新的形状。参数order是用来指定ndarray矩阵对象重组新形状时按照何种次序排列元素，可以是'C'或者'F'，分别对应行优先索引和列优先索引。
reshape(newshape, order='C')
如图3-20所示为使用reshape（）方法将一个1 × 12的行向量的形状分别调整为3 × 4、4 × 3、6 × 2和2 × 6。
图3-20 reshape（）方法示例
reshape（）方法中的order参数可以用来控制索引元素的顺序。如图3-21对比了如何使用order参数来调整一个2 × 3矩阵。当order ='C'时，沿着行的方向索引元素并调整矩阵的形状，当order ='F'时，沿着列的方向索引元素并调整矩阵的形状。
图3-21 reshape（）方法示例，控制索引元素
resize（）方法和reshape（）方法类似，都可以修改矩阵的形状，但有两个不同之处。第一个是resize（）方法不提供order参数，即只能沿着水平方向调整矩阵的形状；第二个不同之处是resize（）方法会修改原矩阵的形状而无返回值，而reshape（）方法则不修改原矩阵的形状但返回形状修改后的矩阵。
resize（）方法还支持扩大矩阵的形状。如图3-22所示，原矩阵 a 的形状是2×3，使用np.resize（a,（3,3））函数扩大矩阵时，填充的元素则是重复的原矩阵的元素。
图3-22 resize（）方法
如表3-6中的ravel（）方法和flatten（）方法可以将矩阵展平成一个一维向量，如图3-23中的例子所示。ravel（）方法和flatten（）方法最大的不同是，ravel（）方法只返回原矩阵的一个 视图 （view），而flatten（）方法则会返回一个复制对象。
ndarray.flatten(order='C')
flatten（）方法中order参数默认为'C'，表示将数组按照行方向展平为一维数据，当order参数是'F'时，表示将数组按照列方向展平为一维数组。
图3-23 ravel（）方法
表3-6中的squeeze（）方法则可以用于删除矩阵中维度为1的矩阵，如图3-24所示。
图3-24 squeeze（）方法
以下代码展示了图3-24中降维的过程。
>> print(np.ones(9).reshape(1,3,3).shape)#Output:(1,3,3) >> print(np.ones(9).reshape(1,3,3).squeeze().shape)#Output:(3,3)
repeat（）方法可以用来重复矩阵中的元素，它的定义如下。
a.repeat(repeats, axis = None)
其中，repeats参数用来指定重复的次数，对于向量，axis参数一般不用指定，但对于矩阵，axis参数可以用来指定在行方向或者列方向上进行元素重复。如图3-25展示了如何使用repeat（）方法重复一维向量中的元素。
图3-25 repeat（）方法应用在向量上
对于二维矩阵，使用repeat（）方法需要指定重复复制的方向。如图3-26展示了NumPy中轴的定义，axis = 0表示沿着平面内竖直方向进行重复复制，axis =1表示沿着平面内水平方向进行重复复制。
图3-26 NumPy中轴的定义
如图3-27展示了如何在一个二维矩阵中使用repeat（）方法沿着水平方向和垂直方向进行矩阵元素的复制。
图3-27 repeat（）方法应用在二维矩阵上
以下代码展示了图3-27的运算结果。运行代码后，读者可发现，使用repeat（）方法并不改变原矩阵的形状，它只会返回修改形状后的矩阵。
sort（）方法可以用来对每一行或每一列中的元素进行排序，排序后矩阵元素的次序发生变化。使用sort（）方法时，当axis = 1表示沿着矩阵的水平方向（即行方向）进行元素排序，axis = 0表示沿着矩阵的垂直方向（即列方向）进行元素排序。
图3-28 sort（）方法
读者可自行运行以下代码。
本章介绍了如何在NumPy中创建向量和矩阵对象。在此基础上，第4章将会讨论如何在Python中利用这些矩阵对象进行基本的数学运算。