背景
numpyのVersion1.17.2から1.18.1へのの変更で、**np.reshape(a, size, 1)**で異常が出て通らなくなった。
Version1.17.2 OK ⇒ 1.18.1 NG
np.reshape(a,size,1) ← エラー発生
ValueError: Non-string object detected for the array ordering. Please pass in 'C', 'F', 'A', or 'K' instead
np.reshape(a,size,order="F") ←修正後エラー無し（正しく文法に従って記述）
0 ⇒ order = "C"
1 ⇒ order = "F"
原因
Version18あたりから**orderで簡単に(0 or 1)**を使用する事が出来なくなった（完全に禁止？）と想定。
##参考
numpy.matrix.flatten
マトリクスのFlattenに関する情報(20120312)
配列を形状変換するNumPyのreshapeの使い方
numpy.reshape(a, newshape, order=’C’)に関する説明(20170524)
【1】 numpy version 1.17.2 正しくフラット化が出来ていたが！！
2020年3月
まず、3x3の配列を作成して、その後にaを行方向のベクトルに変更する。
import numpy as np
a=np.arange(9).reshape((3,3))
print(a);
[[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]]
"""version1.17.2"""
print(np.reshape(a,9,1))
print(np.reshape(a,9,0))
[0 3 6 1 4 7 2 5 8] OK 1：列優先でのフラット化
[0 1 2 3 4 5 6 7 8] OK 0：行優先でのフラット化
1が列優先、0が行優先
【2】numpy version 1.18.1 ではコードを変えないとダメ
古いコードだとエラー
"""version1.18.1"""
print(np.reshape(a,9,1)) #エラー
print(np.reshape(a,9,0)) #エラー
正しく記載するとOK
"""version1.18.1"""
print(np.reshape(a,9,order="C")) # OK
print(np.reshape(a,9,order="F")) # OK
print(np.reshape(a,9,order="A")) # OK
print(np.reshape(a,9,order="K")) # order "K" is note permitted for reshaping
[0 1 2 3 4 5 6 7 8] #行方向優先 (C Style)：defalut
[0 3 6 1 4 7 2 5 8] #列方向優先 (Fortran Style)
[0 1 2 3 4 5 6 7 8] #行方向優先（A: Fortran条件付きで列優先、それ以外は行）
エラー
(参考)エラー警告
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-9-606680189191> in <module>
2 a=np.arange(9).reshape((3,3))
3 print(a)
----> 4 print(np.reshape(a,9,1))
<__array_function__ internals> in reshape(*args, **kwargs)
~/.pyenv/versions/anaconda3-2019.10/envs/tf20200320/lib/python3.7/site-packages/\
numpy/core/fromnumeric.py in reshape(a, newshape, order)
--> 301 return _wrapfunc(a, 'reshape', newshape, order=order)
|
ValueError: Non-string object detected for the array ordering. Please pass in 'C', 'F', 'A', or 'K' instead
##【3】 Version間での比較
######Version1.17.2
"""numpy Version1.17.2"""
import numpy as np
a=np.arange(9).reshape((3,3))
b=np.size(a)
print(a) # 3x3
print(b) # 9
print("0,1を記載")
print(np.reshape(a,9,0)) #[0 1 2 3 4 5 6 7 8] 行優先
print(np.reshape(a,9,1)) #[0 3 6 1 4 7 2 5 8] 列
print(np.reshape(a,b,1)) #[0 3 6 1 4 7 2 5 8] 列
print(np.reshape(a,np.size(a),1)) #[0 3 6 1 4 7 2 5 8] 列
print("")
print(np.reshape(a,(1,9),1)) #[0 3 6 1 4 7 2 5 8] 列
print(np.reshape(a,[1,9],1)) #[0 3 6 1 4 7 2 5 8] 列
print("")
print("order記載")
print(np.reshape(a,9,order="C")) #[0 1 2 3 4 5 6 7 8] 行優先
print(np.reshape(a,9,order="F")) #[0 3 6 1 4 7 2 5 8] 列
"""全てOK"""
######Version1.18.1
"""numpy Version1.18.1"""
import numpy as np
a=np.arange(9).reshape((3,3))
b=np.size(a)
print(a) # 3x3
print(b) # 9
print("0,1を記載")
print(np.reshape(a,9,0)) #エラー
print(np.reshape(a,9,1)) #エラー
print(np.reshape(a,b,1)) #エラー
print(np.reshape(a,np.size(a),1)) #エラー
print("")
print(np.reshape(a,(1,9),1)) #エラー
print(np.reshape(a,[1,9],1)) #エラー
print("")
print("order記載")
print(np.reshape(a,9,order="C")) #[0 1 2 3 4 5 6 7 8] 行優先
print(np.reshape(a,9,order="F")) #[0 3 6 1 4 7 2 5 8] 列
"""全てOK"""
【4】 記述の説明
np.ndarray.flatten?
Docstring:
a.flatten(order='C')
Return a copy of the array collapsed into one dimension.
Parameters
----------
order : {'C', 'F', 'A', 'K'}, optional
'C' means to flatten in row-major (C-style) order.
'F' means to flatten in column-major (Fortran-
style) order. 'A' means to flatten in column-major
order if `a` is Fortran *contiguous* in memory,
row-major order otherwise. 'K' means to flatten
`a` in the order the elements occur in memory.
The default is 'C'.