numpy.ndarray.resize
метод
-
ndarray.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 проверятся. По умолчанию True.
-
- Возвращает
-
- None
- Исключения
-
- ValueError
-
Если массив
aне владеет собственными данными или существуют ссылки или представления на него, и необходимо изменить память данных. Только PyPy: всегда будет вызывать ошибку, 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
Это перераспределяет память для области данных при необходимости.
Только непрерывные массивы (элементы данных, следующие друг за другом в памяти) могут быть изменены.
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 вы не разделяете память этого массива с другим объектом Python, то вы можете безопасно установить
refcheckв значение False.Примеры
Уменьшение массива: массив сплющивается (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 выше, но отсутствующие 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
refcheckравно 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.ndarray.resize.html