numpy.resize
numpy.resize(a, new_shape)
Функция resize() возвращает новый массив с указанной формой.
Если указанные размеры для выходного массива больше размеров исходного, то новый массив заполняется повторяющимися копиями исходного массива. Такое поведение отличается от функции a.resize(new_shape), которая заполняет недостающие элементы нулями.
-
- a - подобный массиву объект
- Массив NumPy или любой объект который может быть преобразован в массив NumPy.
- new_shape - целое число или кортеж целых чисел
- Определяет форму выходного массива.
-
- ndarray - массив NumPy
- Массив, который состоит из данных исходного массива a, но имеет другие размеры. В случае размеров, которые больше размеров исходного массива для заполнения данные добавляются периодически, в том порядке, в котором они хранятся в памяти.
Примеры
>>> import numpy as np
>>>
>>> a = np.array([1, 2, 3, 4])
>>>
>>> np.resize(a, (2, 2))
array([[1, 2],
[3, 4]])
>>>
>>> np.resize(a, (2, 4))
array([[1, 2, 3, 4],
[1, 2, 3, 4]])
>>>
>>> np.resize(a, (4, 2))
array([[1, 2],
[3, 4],
[1, 2],
[3, 4]])
>>>
>>> np.resize(a, 8)
array([1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4])
>>>
>>> np.resize(a, (2, 8))
array([[1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4],
[1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4]])
>>>
>>> np.resize(a, (4, 1))
array([[1],
[2],
[3],
[4]])
