ndarray.resize
时间: 2023-09-11 11:12:37 浏览: 58
ndarray.resize 是一个 NumPy 数组对象的方法,用于调整数组的大小。它会修改原始数组,而不是返回一个新的调整大小后的数组。
这个方法接受一个参数,即一个表示新的大小的元组或整数。如果新的大小比原始数组大,那么将在数组的末尾添加新的元素,并用 0 填充。如果新的大小比原始数组小,那么将截断或删除数组的元素。
以下是一个使用 ndarray.resize 方法调整数组大小的示例:
```python
import numpy as np
# 创建一个 2x2 的数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print("原始数组:")
print(arr)
# 调整数组大小为 3x3
arr.resize((3, 3))
print("调整大小后的数组:")
print(arr)
```
输出:
```
原始数组:
[[1 2]
[3 4]]
调整大小后的数组:
[[1 2 3]
[4 0 0]
[0 0 0]]
```
在上面的例子中,我们将原始的 2x2 数组调整为 3x3 数组。由于新的大小比原始数组大,我们在末尾添加了新的元素并用 0 填充。
相关问题
np.resize是怎么处理数据缩放的
np.resize是numpy库中的一个函数,用于调整数组的大小。具体而言,它会返回一个新的数组,其中包含原始数组中的元素,并根据给定的大小进行调整。
在调整大小期间,np.resize会根据需要重复或截断原始数组中的元素。如果新数组的大小大于原始数组的大小,则np.resize会在原始数组中重复元素,直到新数组大小达到所需大小。如果新数组的大小小于原始数组的大小,则np.resize会截断原始数组中的元素,以使其适合新数组大小。
需要注意的是,np.resize会在原始数组上进行操作,而不是创建一个新的数组。如果需要创建一个新的数组并调整其大小,可以使用np.ndarray.resize方法。
small_image_tensor = torchvision.transforms.functional.to_tensor(small_image) TypeError: pic should be PIL Image or ndarray. Got <class 'NoneType'>
这个错误提示意味着 `small_image` 变量是一个空值(`NoneType`),无法被转换为张量。你可以检查一下代码中 `small_image` 变量的来源,确保它指向了一个可用的图像文件或图像数据。
通常情况下,可以使用 `PIL` 库加载图像,并将其转换为张量。你可以尝试使用以下代码加载图像,并将其转换为张量:
```
import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
# 加载图像
small_image = Image.open('path/to/image.jpg')
# 转换为张量
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((224, 224)),
transforms.ToTensor()
])
small_image_tensor = transform(small_image)
```
在这里,我们使用 `Image.open` 方法加载图像,并使用 `transforms.Compose` 方法创建一个转换函数,其中包括将图像大小调整为 `(224, 224)` 并将图像转换为张量。最后,我们可以使用转换函数将图像转换为张量 `small_image_tensor`。如果你的图像不是 `.jpg` 格式,可以相应地更改文件扩展名。