python numpy resize

Python的NumPy库中的resize函数可以用于调整数组的大小。根据引用[2]，有两种使用方式，一种是numpy.resize(arr, shape)，另一种是ndarray.resize(shape, refcheck=False)。这两种方式的区别在于前者返回一个新的数组，而后者直接修改原始数组。引用提到了resize函数的几个特点，首先，若resize后需要的数据量少，会丢弃一些数据；其次，若resize后需要的数据量多，会用0进行填充。接下来是一个实操案例，通过import numpy as np引入NumPy库，并使用resize函数进行数组大小的调整。在案例中，首先创建了一个长度为9的数组a，然后使用np.resize(a, (2,4))将其调整为2行4列的数组b，如果调整后的尺寸小于原来的尺寸，则会丢弃一些数据；接着使用np.resize(a, (6,3))将其调整为6行3列的数组b，如果调整后的尺寸大于原来的尺寸，则会用0进行填充。最后将调整后的数组b打印出来。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Numpy的Reshape和Resize](https://blog.csdn.net/weixin_38094100/article/details/115110443)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [numpy 数组的其他函数--resize、append、insert、delete](https://blog.csdn.net/qq_46044325/article/details/126563337)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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