NumPy resize() 函数

 NumPy 函数

NumPy resize() 函数返回具有指定形状的新数组。如果新数组大于原始数组，则新数组将填充 a 的重复副本。

请注意，此行为与 a.resize(new_shape) 用零填充，而不是 a 的重复副本。

语法

numpy.resize(a, newshape) 

参数

返回值

返回新数组。它由旧数组中的数据组成，如有必要，可重复以填充所需数量的元素。数据按照它们在内存中存储的顺序重复。

示例:

在下面的示例中，resize() 函数用于调整给定数组的大小。

import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print("原始数组:")
print(arr)

#从 (2,3) -> (3,2) 调整数组大小
print("\n调整 Array1:")
print(np.resize(arr, (3,2)))

#从 (2,3) -> (6) 调整数组大小
print("\n调整 Array2:")
print(np.resize(arr, (6))) 

上述代码的输出将是:

原始数组:
[[1 2 3]
 [4 5 6]]

Resized Array1:
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]

Resized Array2:
[1 2 3 4 5 6] 

示例:

当调整新数组的大小时大于原始数组，则新数组将填充 a 的重复副本，如下例所示。

import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print("原始数组:")
print(arr)

#从 (2,3) -> (4,3) 调整数组大小
print("\n调整 Array1:")
print(np.resize(arr, (4,3)))

#从 (2,3) -> (3,3) 调整数组大小
print("\n调整 Array2:")
print(np.resize(arr, (3,3))) 

上述代码的输出将是:

原始数组:
[[1 2 3]
 [4 5 6]]

调整 Array1:
[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [1 2 3]
 [4 5 6]]

调整 Array2:
[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [1 2 3]]