numpy.resize

numpy.resize(a, new_shape)

Функция numpy.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.

Параметры:
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.
Возвращает:
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.
Смотрите так же: reshape, ravel, flat

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]])