numpy.resize

numpy.resize(a, new_shape) [source]

Возвращает новый массив с указанной формой.

Если новый массив больше исходного, то новый массив заполняется повторяющимися копиями a. Обратите внимание, что это поведение отличается от a.resize(new_shape), которое заполняет нулями вместо повторяющихся копий a.

Параметры:	a : array_like Массив, подлежащий изменению размера. new_shape : int or tuple of int Форма изменяемого массива.
Возвращает:	reshaped_array : ndarray Новый массив формируется из данных в старом массиве, повторяясь при необходимости, чтобы заполнить необходимое количество элементов. Данные повторяются в том порядке, в котором они хранятся в памяти.

См. также

ndarray.resize

изменение размера массива на месте.

Примечания

Предупреждение: Эта функция не учитывает оси отдельно, т.е. она не применяет интерполяцию/экстраполяцию. Она заполняет возвращаемый массив необходимым количеством элементов, взятых из a в том порядке, в котором они расположены в памяти, игнорируя шаги и оси. (Это в случае, если новая форма меньше. Для большей, см. выше.) Поэтому эта функция не подходит для изменения размера изображений или данных, где каждая ось представляет собой отдельную и отличную сущность.

Примеры

>>> 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]])