import numpy as np
arrayA = np.arange(8)
# arrayA = array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
np.reshape(arrayA, (2, 4))
# array([[0, 1, 2, 3],
[4, 5, 6, 7]])
If the number of elements is not same between input and output, raise ValueError
np.reshape(arrayA, (2, 4), order = 'F')
# array([[0, 2, 4, 6],
[1, 3, 5, 7]])
arrayB = arrayA.reshape(2, 4)
ndarray.reshape()
doesn't change the data from original matrix, it returns the modified one
arrayA = np.arange(8)
arrayB = arrayA.resize(arrayA, (2, 4))
# array([[0, 1, 2, 3],
[4, 5, 6, 7]])
arrayC = np.resize(arrayA, (3, 4))
arrayC
# array([[0, 1, 2, 3],
[4, 5, 6, 7],
[0, 1, 2 ,3]])
If the new size is larger than the original one, it will repeat the elements to fill the spaces.
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