Python NumPy resize方法用法及代碼示例

Numpy 的 resize(~) 方法返回具有所需形狀的新 Numpy 數組。如果重構後的數組包含的值多於原始數組，則數字將重複。

這相當於 Numpy 的 reshape(~) 方法，隻是沒有 order 參數。

1. a | array-like

輸入數組。

2. new_shape | int 或 tuple 或 int

所需的陣列形狀。

具有所需形狀的新 Numpy 數組。

a.resize(~) 的行為不同

本文檔介紹了方法 np.resize(~) ，該方法與 a.resize(~) 具有不同的行為，其中 a 是源數組。

a = np.array([4,5,6,7])
np.resize(a, (2,2))



array([[4, 5],
       [6, 7]])

當調整大小的數組包含的值多於原始數組時，值會重複：

np.resize([4,5], (2,2))



array([[4, 5],
       [4, 5]])

注意這些數字是如何簡單重複的。

考慮以下：

a = np.array([[1,2],[3,4]])
a



array([[1, 2],
       [3, 4]])

要獲得一維表示：

np.resize(a, 4)



array([1, 2, 3, 4])

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Isshin Inada大神的英文原創作品 NumPy | resize method。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。