Python | numpy numpy.resize()

简介

numpy.resize() 是 numpy 库的一个函数，用于重新调整数组的大小。它可以增加或减少一个数组的维度，并根据给定的大小调整数组的形状。

语法

numpy.resize(arr, shape)

参数

• arr：需要重新调整大小的数组。
• shape：调整后数组的新形状。

返回值

numpy.resize() 函数返回重新调整形状后的新数组，且原始数组的数据将会被重复以填充新数组的大小。

示例

假设我们有一个数组 arr，形状为 (3, 4)：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
print("原始数组：")
print(arr)

输出：

原始数组：
[[1  2  3  4]
 [5  6  7  8]
 [9 10 11 12]]

现在，我们使用 numpy.resize() 函数将数组 arr 重新调整为形状 (2, 6)：

new_arr = np.resize(arr, (2, 6))
print("重新调整大小后的数组：")
print(new_arr)

输出：

重新调整大小后的数组：
[[1  2  3  4  5  6]
 [7  8  9 10 11 12]]

在此示例中，原始数组 arr 的形状为 (3, 4)。调用 numpy.resize() 函数，并传递参数 (2, 6)，结果得到了一个新数组 new_arr，它的形状为 (2, 6)。原始数组中的元素将按照指定的形状重复填充到新数组中，直到新数组达到指定的大小。

注意事项

1. 如果调整后的形状不包含原始数组中的所有元素，则原始数组将按照设定的次数重复填充。
2. 如果调整后的形状大于原始数组的大小，则新数组的形状将大于原始数组，并且原始数组中的元素将按设定周期进行重复。
3. numpy.resize() 函数总是返回一个新的数组，而不会修改原始数组本身。

以上是对 numpy.resize() 的介绍，希望对程序员们有所帮助。