numpy resize 用法

numpy.resize() 函数可以调整数组的大小，它接受两个参数：第一个参数是要调整大小的数组，第二个参数是新的大小。如果新的大小大于原始大小，则新数组将填充默认值以扩展数组。如果新的大小小于原始大小，则原始数组的一部分将被删除以缩小数组。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

a = np.array([[0, 1], [2, 3]])
print("原始数组：")
print(a)

b = np.resize(a, (2, 3))
print("调整大小后的数组：")
print(b)

输出结果如下：

原始数组：
[[0 1]
[2 3]]
调整大小后的数组：
[[0 1 2]
[3 0 1]]

相关问题

numpy中resize的用法

numpy中的resize函数用于调整数组的大小。其语法如下：

numpy.resize(a, new_shape)

其中，a是需要调整大小的数组，new_shape是新的形状。如果new_shape大于原来的形状，则会在数组的末尾填充元素；如果new_shape小于原来的形状，则会截取数组的末尾元素。

示例：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(np.resize(a, (3, 2))) # 调整为3行2列的数组

输出结果：

array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]])

numpy的reshape和resize区别

numpy中的reshape()和resize()都可以用来改变数组的形状，但它们的实现方式和作用有所不同。

reshape()函数是numpy中的一个方法，用于改变数组的形状，但不改变原始数组的数据。它返回一个新的数组，该数组具有与原始数组相同的数据，但不同的形状。

resize()函数也可以用于改变数组的形状，但它会直接修改原始数组的形状和数据。如果新的形状大于原始数组的形状，则在数组的末尾添加新的元素，如果新的形状小于原始数组的形状，则删除一些元素。如果新的形状与原始数组的形状不同，则会重复或截取原始数组中的元素以匹配新的形状。

因此，reshape()和resize()的主要区别在于它们是否改变原始数组的数据。如果希望保留原始数组的数据，可以使用reshape()函数；如果希望直接修改原始数组的形状和数据，可以使用resize()函数。