permute和reshape/view的区别是：1、permute方法用于对数组的维度进行重新排列，可以通过指定轴的顺序来改变数组的维度排列方式；2、reshape方法用于改变数组的形状，即改变数组的维度大小，但要求原数组的元素个数和重塑后的数组元素个数保持一致；3、view方法创建一个新的数组对象，与原数组共享数据存储空间。permute方法主要用于交换数组的维度顺序，适用于需要转置或重新排列维度的情况。
一、permute方法
- 功能： permute方法用于对数组的维度进行重新排列，可以通过指定轴的顺序来改变数组的维度排列方式。
- 代码示例：
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
permuted_arr = np.permute(arr, (1, 0))
上述代码将二维数组arr的维度进行重新排列，将原来的行变为列，列变为行，得到permuted_arr为：
array([[1, 4],
[2, 5],
[3, 6]])
- 适用场景： permute方法适用于需要交换数组维度顺序的情况，可以用于数据转置等操作。
二、reshape方法
- 功能： reshape方法用于改变数组的形状，即改变数组的维度大小，但要求原数组的元素个数和重塑后的数组元素个数保持一致。
- 代码示例：
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
reshaped_arr = arr.reshape(2, 3)上述代码将一维数组arr重塑为二维数组，得到reshaped_arr为：
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
- 适用场景： reshape方法适用于需要改变数组形状的情况，但要注意重塑后的数组元素个数要与原数组保持一致。
三、view方法
- 功能： view方法创建一个新的数组对象，与原数组共享数据存储空间，但可以有不同的维度和形状。
- 代码示例：
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
viewed_arr = arr.view()
上述代码创建了一个新的数组viewed_arr，它与原数组arr共享数据存储空间，但可以有不同的维度和形状。
适用场景： view方法适用于需要创建一个共享数据存储空间的新数组，可以用于对原数组进行切片和操作，而不需要复制数据。
四、区别和适用场景
- permute方法主要用于交换数组的维度顺序，适用于需要转置或重新排列维度的情况。
- reshape方法主要用于改变数组的形状，适用于需要改变数组维度大小，但保持元素个数不变的情况。
- view方法主要用于创建一个共享数据存储空间的新数组，适用于对原数组进行切片和操作，而不需要复制数据的情况。
延伸阅读
NumPy中的数组重塑和重新排列方法
在NumPy中，还有其他一些用于重塑和重新排列数组的方法，比如resize、transpose等。这些方法都有不同的功能和适用场景，熟练掌握它们的使用可以提高数组处理的效率和灵活性。此外，了解NumPy数组的内部存储机制和数据共享特性也有助于更好地理解这些方法的工作原理。对于处理大规模数据和科学计算任务，NumPy是一个强大且高效的工具库，深入学习和掌握NumPy的功能将对你的数据分析和科学计算工作大有裨益。
