外贸行业网站建设,wordpress提请审批,小企业网站建设哪里做得好,seo点评类网站numpy.resize 函数用于调整数组的大小。它接受一个数组和一个新的形状作为参数#xff0c;并返回具有新形状的新数组。如果新数组的大小大于原始数组的大小#xff0c;resize 将重复原始数组的元素以填充新数组。如果新数组的大小小于原始数组的大小#xff0c;则 resize 将… numpy.resize 函数用于调整数组的大小。它接受一个数组和一个新的形状作为参数并返回具有新形状的新数组。如果新数组的大小大于原始数组的大小resize 将重复原始数组的元素以填充新数组。如果新数组的大小小于原始数组的大小则 resize 将截断原始数组的元素以适应新数组。
介绍
numpy.resize 的语法如下
numpy.resize(a, new_shape)其中
a输入的数组。new_shape新数组的形状。
示例
import numpy as np# 示例 1: 调整数组的大小填充元素以适应新的形状
arr np.array([1, 2, 3])
resized_arr np.resize(arr, (3, 4))
print(resized_arr)
# 输出:
# [[1 2 3 1]
# [2 3 1 2]
# [3 1 2 3]]# 示例 2: 调整数组的大小截断元素以适应新的形状
arr_2d np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
resized_arr_2d np.resize(arr_2d, (2, 3))
print(resized_arr_2d)
# 输出:
# [[1 2 3]
# [4 5 6]]# 示例 3: 使用不同的形状调整数组的大小
arr_3d np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
resized_arr_3d np.resize(arr_3d, (2, 2, 4))
print(resized_arr_3d)
# 输出:
# [[[1 2 3 4]
# [5 6 7 8]]
#
# [[1 2 3 4]
# [5 6 7 8]]]请注意在示例中numpy.resize 创建了新的数组并根据需要填充或截断了原始数组的元素以适应新的形状。
