numpy.ndarray.resize()函数介绍

numpy.ndarray 是 NumPy 库中一种常见的数组类型，在多维数据处理中常常被使用。同时，NumPy 也提供了 resize 函数用于改变数组的形状。numpy.ndarray.resize() 函数可以改变数组的大小大小而不改变数组的形状。

语法

numpy.ndarray.resize() 函数的基本语法如下：

numpy.ndarray.resize(new_shape, refcheck=True)

其中，参数说明如下：

• new_shape：目标数组的形状。可以是一个元组或整数形式的序列（比如 (m, n)，或 m 对 (m, n) 这种形式）。如果元素数量大于原数组的大小，新数组将被填充以适应新的形状。如果元素数量小于原数组的大小，则会切割原始数组以适用于新形状。
• refcheck：默认为 True，表示如果新的形状涉及到原始数组，则检查参考（ref）。如果 ref 和输入数组相同，则不会复制数据。

返回值

numpy.ndarray.resize() 函数返回 None，而直接更改原数组。

示例代码

# 导入 NumPy 库
import numpy as np 

# 创建一个一维数组
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) 

# 改变数组的大小
a.resize((2,2)) 

# 输出改变后的数组形状
print(a.shape) 

# 输出改变后的数组
print(a) 

以上代码将输出：

(2, 2)
[[1 2]
 [3 4]]

注意事项

1. numpy.ndarray.resize() 函数直接更改原数组，并返回 None，不会创建新数组，因此不会使用额外的内存空间。请谨慎使用！
2. 如果 refcheck 参数为 True 且涉及到新的形状，则 ref 应为输入的数组。

总结

numpy.ndarray.resize() 函数是 NumPy 数组操作中常用的函数之一，用于修改数组的大小。在多维数据处理中，我们往往需要运用它去实现具体的算法。在使用时，需要注意其会直接更改原数组，并且需要谨慎使用以避免意外错误发生。