对ndarray进行resize
时间: 2024-09-08 21:04:21 浏览: 25
`ndarray` 在 NumPy 中代表一个 n 维数组,这是 Python 中用于数值计算的核心数据结构。如果你需要对 NumPy 数组的形状进行修改,即调整数组中数据的大小或结构,你可以使用 `resize` 方法或 `reshape` 方法。`resize` 方法会改变原数组的大小,而 `reshape` 方法则返回一个新的数组,原数组不变。
使用 `resize` 方法可以直接在原数组上操作,改变其形状和大小。需要注意的是,`resize` 方法要求新旧数组的总元素数量相同,否则会抛出错误。
下面是一个简单的例子来演示如何使用 `resize` 方法:
```python
import numpy as np
# 创建一个3x3的数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 打印原始数组的形状
print("原始数组形状:", arr.shape)
# 使用resize方法改变数组的形状为(2, 4)
# 注意:原始数组有9个元素,新的形状(2, 4)也有9个元素
arr.resize(2, 4)
# 打印调整形状后的数组
print("调整形状后的数组:\n", arr)
```
执行上述代码,你会看到一个 3x3 的数组被调整为了 2x4 的数组。重要的是,无论你如何改变数组的形状,数组中元素的总量必须保持不变。
相关问题
ndarray.resize
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。
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'Resize'
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'Resize'这个错误是由于numpy数组没有Resize属性导致的。Resize是PIL库中的一个方法,用于调整图像大小。如果你想调整numpy数组的大小,可以使用numpy库中的resize函数来实现。
以下是numpy中resize函数的用法:
numpy.resize(arr, shape)
参数说明:
- arr:要调整大小的数组
- shape:新的大小
返回值:返回指定大小的新数组,如果新大小大于原数组大小,则以原始数据填充新数组,否则截取原始数据。