Numpy numpy.resize()调整数组大小

Numpy numpy.resize()调整数组大小

Numpy numpy.resize()调整数组大小

  numpy.resize()是一个NumPy函数,用于改变数组的形状和大小,借助Numpy numpy.resize(),我们可以调整数组的大小。数组可以是任何形状,但要调整它的大小,我们只需要大小,即(2, 2)(2, 3)等等。在调整 numpy 大小期间,如果特定位置的值丢失,则会追加zeros

Parameters参数:
new_shape : [整数元组,或 n 个整数] 调整大小的数组的形状
refcheck :  [bool,可选] 该参数用于检查引用计数器。默认情况下为 True。
Returns: None

  大多数人现在都在思考reshaperesize之间的区别是什么。当我们谈论重塑时,数组会临时改变其形状,但当我们谈论调整大小时,所做的更改将是永久的。

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改变数组的形状(shape)

Numpy numpy.resize()调整数组大小
Numpy numpy.resize()调整数组大小

  可以通过新形状参数改变数组的维度,在这个示例中,我们可以看到,在方法的帮助下.resize(),我们将数组的形状从1×6更改为2×3

import numpy as np

arr = np.arange(8).reshape(2,4)
print(arr)
# [[0 1 2 3]
# [4 5 6 7]] 

arr = np.resize(arr, (4,2)) 
print(arr)
# [[0 1]
# [2 3]  
# [4 5]
# [6 7]]

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改变数组大小

改变数组大小
Numpy numpy.resize()调整数组大小

  可以通过新大小创建一个新的数组副本。如果新大小大于原大小,则以零填充新数组;如果小于原大小,超出部分会被删除。

arr = np.arange(8)

arr = np.resize(arr, 6) 
print(arr) # [0 1 2 3 4 5]

arr = np.resize(arr, 10)
print(arr) # [0 1 2 3 4 5 0 0 0 0]

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可以单独指定行列数改变形状

arr = np.resize(arr, (4,3))

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