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。

相关问题

numpy中reshape和resize

numpy中的reshape和resize函数都可以用于改变数组的形状，但它们在操作时有一些不同之处。

reshape函数是numpy中最常用的函数之一，它可以将一个数组重新组织成指定形状的新数组，而不改变原始数组的数据。例如，如果有一个形状为(4, 3)的数组arr，我们可以使用arr.reshape((3, 4))将其变成一个形状为(3, 4)的新数组。需要注意的是，reshape函数返回的是一个新的数组，而不是修改原始数组。

resize函数也可以用于改变数组的形状，但与reshape不同，resize函数会直接在原始数组上进行操作，而不是返回一个新的数组。如果通过resize函数将一个形状为(4, 3)的数组arr改变为形状(3, 4)，它会直接修改原始数组arr，并且重新分配元素的值以适应新的形状。如果新形状比原始数组大，那么新分配的元素将被填充为0或其他指定的值。

总结起来，reshape函数返回一个新的数组，而resize函数可以直接在原始数组上修改形状。

介绍一下numpy中的reshape与resize的差别及用法

numpy中的reshape和resize都可以用于改变数组的形状，但它们之间存在一些差别。

1. reshape

reshape方法可以在不改变数组元素的情况下改变数组的形状，返回一个新的数组。其用法如下：

numpy.reshape(arr, newshape, order='C')

其中，arr表示要改变形状的数组，newshape是一个整数或者一个整数元组，表示新的形状。order参数表示新数组的存储顺序，可以为'C'或'F'。

例如：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = np.reshape(a, (3, 2))

print(a)
print(b)

输出为：

[[1 2 3]
 [4 5 6]]
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]

2. resize

resize方法可以改变数组的形状，并且可以改变数组元素的数量。如果新的形状比原来的形状大，那么新数组的某些元素将被重复。如果新的形状比原来的形状小，那么新数组的某些元素将被删除。其用法如下：

numpy.resize(arr, new_shape)

其中，arr表示要改变形状的数组，new_shape是一个整数元组，表示新的形状。

例如：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = np.resize(a, (3, 2))

print(a)
print(b)

输出为：

[[1 2 3]
 [4 5 6]]
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]

再例如：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = np.resize(a, (3, 3))

print(a)
print(b)

输出为：

[[1 2 3]
 [4 5 6]]
[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [1 2 3]]

可以看到，当新形状比原来的形状大时，resize方法会重复原数组的元素。