numpy.resize#

numpy.resize(a, new_shape)[原始碼]#

傳回具有指定形狀的新陣列。

如果新陣列大於原始陣列，則新陣列會以 a 的重複副本填滿。請注意，此行為與 a.resize(new_shape) 不同，後者會以零而不是 a 的重複副本填滿。

參數:

aarray_like: 要調整大小的陣列。
new_shapeint 或 int 元組: 調整大小後的陣列形狀。

傳回:

reshaped_arrayndarray: 新陣列由舊陣列中的資料組成，必要時重複以填滿所需的元素數量。資料會以 C 順序迭代陣列來重複。

另請參閱

numpy.reshape: reshape 在不改變總大小的情況下重塑陣列。
numpy.pad: pad 擴大和填充陣列。
numpy.repeat: repeat 重複陣列的元素。
ndarray.resize: resize 就地調整陣列大小。

註解

當陣列的總大小沒有改變時，應該使用 reshape。在大多數其他情況下，索引 (以縮小大小) 或填充 (以增加大小) 可能更合適的解決方案。

警告：此功能不單獨考慮軸，即它不應用內插/外推。它用所需數量的元素填充傳回陣列，以 C 順序迭代 a，忽略軸（如果新形狀較大，則從頭開始循環）。因此，此功能不適用於調整影像大小，或每個軸代表一個單獨且獨特的實體的資料。

範例

>>> import numpy as np
>>> 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]])