numpy.ndarray.resize
-
ndarray.resize(new_shape, refcheck=True) -
Изменить форму и размер массива на месте.
Параметры: new_shape : кортеж целых чисел или
nцелые числаФорма изменённого массива.
refcheck : bool, необязательно
Если False, счётчик ссылок не будет проверяться. По умолчанию True.
Возвращает: None
Исключения: ValueError
Если
aне владеет своими собственными данными или существуют ссылки или представления на них, и память данных должна быть изменена. Только PyPy: всегда будет поднимать исключение, если память данных должна быть изменена, так как нет надёжного способа определить, существуют ли ссылки или представления на неё.SystemError
Если указан ключевой параметр
order. Это поведение является ошибкой в NumPy.См. также
-
resize - Возвращает новый массив с заданной формой.
Примечания
Если необходимо, перераспределяется память для области данных.
Изменение размера возможен только для непрерывных массивов (элементы данных расположены последовательно в памяти).
Цель проверки счётчика ссылок — убедиться, что вы не используете этот массив в качестве буфера для другого объекта Python, а затем не перераспределяете память. Однако счётчики ссылок могут увеличиваться и другими способами, поэтому, если вы уверены, что не разделили память этого массива с другим объектом Python, то можете безопасно установить
refcheckв False.Примеры
Уменьшение массива: массив уплощается (в порядке хранения данных в памяти), изменяется размер и формируется заново:
>>> a = np.array([[0, 1], [2, 3]], order='C') >>> a.resize((2, 1)) >>> a array([[0], [1]])>>> a = np.array([[0, 1], [2, 3]], order='F') >>> a.resize((2, 1)) >>> a array([[0], [2]])Увеличение массива: как и выше, но пропущенные записи заполняются нулями:
>>> b = np.array([[0, 1], [2, 3]]) >>> b.resize(2, 3) # new_shape parameter doesn't have to be a tuple >>> b array([[0, 1, 2], [3, 0, 0]])Ссылка на массив предотвращает изменение размера…
>>> c = a >>> a.resize((1, 1)) Traceback (most recent call last): ... ValueError: cannot resize an array that has been referenced ...
Если
refcheckравно False:>>> a.resize((1, 1), refcheck=False) >>> a array([[0]]) >>> c array([[0]])
-
© 2005–2019 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.14.5/reference/generated/numpy.ndarray.resize.html