大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。
numpy.resize
numpy.resize(a, new_shape) [source]
返回具有指定形状的新数组。
如果新数组大于原始数组,则新数组将填充a的重复副本。 请注意,此行为与a.resize(new_shape)不同,后者用零而不是重复的a填充。参数 :a :array_like
要调整大小的数组。
new_shape :int 或 int类型的tuple
调整大小后的数组的形状。
返回值 :reshaped_array :ndarray
新数组由旧数组中的数据组成,如有必要,
可重复进行此操作以填充所需数量的元素。
数据按照存储在内存中的顺序被重复。
Notes
警告:此功能不会单独考虑轴,即它不应用interpolation/extrapolation。 它使用所需数量的元素填充返回数组,这些元素取自于它们在内存中的布局,而不考虑步幅和轴。 (这是在新形状较小的情况下。对于较大的形状,请参见上文。)因此,此功能不适用于调整图像或数据的大小,其中每个轴代表一个单独的不同实体。
例子>>> a=np.array([[0,1],[2,3]])
>>> np.resize(a,(2,3))
array([[0, 1, 2],
[3, 0, 1]])
>>> np.resize(a,(1,4))
array([[0, 1, 2, 3]])
>>> np.resize(a,(2,4))
array([[0, 1, 2, 3],
[0, 1, 2, 3]])
发布者:全栈程序员-用户IM,转载请注明出处:https://javaforall.cn/126269.html原文链接:https://javaforall.cn
【正版授权,激活自己账号】: Jetbrains全家桶Ide使用,1年售后保障,每天仅需1毛
【官方授权 正版激活】: 官方授权 正版激活 支持Jetbrains家族下所有IDE 使用个人JB账号...