Spec-Zone.ru › NumPy 1.18

numpy.memmap.resize

метод

memmap.resize(new_shape, refcheck=True)

Изменение формы и размера массива на месте.

Параметры
new_shapetuple of ints, or n ints

Форма изменённого массива.

refcheckbool, optional

Если False, счётчик ссылок не будет проверяться. По умолчанию True.

Возвращает
None
Исключения
ValueError

Если a не владеет своими данными или существуют ссылки или представления на них, и память данных должна быть изменена. Только PyPy: всегда будет вызывать 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 указанной формой.

Примечания

При необходимости перераспределяется память для области данных.

Изменять размер могут только непрерывные массивы (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 разделяете память этого массива с другим объектом Python, вы можете безопасно установить refcheck в значение False.

Примеры

Уменьшение массива: массив сплющивается (в порядке хранения данных в памяти), изменяется размер и форма:

>>> 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 элементы 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 references or is referenced ...

Если refcheck имеет значение False:

>>> a.resize((1, 1), refcheck=False)
>>> a
array([[0]])
>>> c
array([[0]])

© 2005–2020 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://numpy.org/doc/1.18/reference/generated/numpy.memmap.resize.html

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API