reshape函数应用介绍（自用，来源于GPT）

在 MATLAB 中，reshape 是一个函数，用于将数组重新调整为指定的形状，而不改变数组中的数据顺序。它可以将数组的维度重新排列为用户指定的大小。

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语法

B = reshape(A, sz1, sz2, ...)
B = reshape(A, [sz1, sz2, ...])

• A：输入数组。
• sz1, sz2, ...：新的维度大小，可以用逗号分隔或数组形式传入。
• B：返回的数组，具有新的维度。

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功能说明

• reshape 只改变数组的形状，而不改变数据在内存中的存储顺序。
• 新的形状必须满足元素总数与原数组一致，否则会报错。

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示例

1. 基本用法

将一个 4×3 矩阵调整为 2×6 矩阵：

A = reshape(1:12, 4, 3); % 创建一个 4×3 矩阵
B = reshape(A, 2, 6); % 调整为 2×6 矩阵
disp(B);

结果：

A =
     1     5     9
     2     6    10
     3     7    11
     4     8    12

B =
   1     3     5     7     9    11
   2     4     6     8    10    12  

2. 调整为三维数组

将一个 12×1 向量调整为 3×2×2 的三维数组：

A = (1:12)';
B = reshape(A, 3, 2, 2);
disp(B);

结果：

A =
     1
     2
     3
     4
     5
     6
     7
     8
     9
    10
    11
    12

B(:,:,1) =
     1     4
     2     5
     3     6

B(:,:,2) =
     7    10
     8    11
     9    12

3. 使用数组形式的尺寸

A = 1:12;
B = reshape(A, [3, 4]); % 将 A 调整为 3×4 矩阵
disp(B);

结果：

B =
     1     4     7    10
     2     5     8    11
     3     6     9    12

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使用场景

1. 数据格式转换： 在数据分析或图像处理时，常需要将数据从一维向量转换为矩阵或多维数组。

2. 简化计算： 调整数组形状后，可以方便地进行矩阵运算或其他批量计算。

3. 兼容性调整： 某些函数可能需要特定的输入形状，reshape 可以调整数据形状以满足要求。

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注意事项

1. 元素总数必须匹配： 新形状的元素总数必须等于原数组的总数，否则会报错。例如：

   A = 1:12;
   reshape(A, 3, 5); % 错误：元素总数不匹配
   

2. 数据顺序不变： reshape 只改变形状，不会改变数据在内存中的顺序。

3. 多维数组的调整： 当调整为多维数组时，数据按列优先顺序填充。

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与其他函数的对比

• permute：改变数组维度的顺序，而不是形状。
• squeeze：移除数组中的单一维度。
• reshape：调整数组形状，但不改变数据顺序。