在Numpy中使用數組時，resize和reshape有什麼區別？

我剛開始使用'NumPy'，我試圖瞭解陣列的resize和reshape之間的區別。在Numpy中使用數組時，resize和reshape有什麼區別？

2017-01-07 Rish_Saxena

你有沒有嘗試過任何研究？ – TigerhawkT3

sum（ndarray.shape）''''和''ndarray.size''在''''ndarray.reshape'''後面是一樣的。 ''''ndarray.resize'''後面的值會有所不同 – wwii

'reshape'一直在使用; 「調整大小」是很少需要的，並且經常讓初學者感到困惑;忽略它。 – hpaulj

重塑不會像提到的here那樣更改數據。調整大小改變數據，可以看到here。

下面是一些例子：

>>> numpy.random.rand(2,3) 
array([[ 0.6832785 , 0.23452056, 0.25131171], 
     [ 0.81549186, 0.64789272, 0.48778127]]) 
>>> ar = numpy.random.rand(2,3) 
>>> ar.reshape(1,6) 
array([[ 0.43968751, 0.95057451, 0.54744355, 0.33887095, 0.95809916, 
     0.88722904]]) 
>>> ar 
array([[ 0.43968751, 0.95057451, 0.54744355], 
     [ 0.33887095, 0.95809916, 0.88722904]])

重塑後的陣列並沒有改變，而只是輸出一個臨時數組重塑。

>>> ar.resize(1,6) 
>>> ar 
array([[ 0.43968751, 0.95057451, 0.54744355, 0.33887095, 0.95809916, 
     0.88722904]])

調整大小後，數組改變了它的形狀。

來源

2017-01-07 06:11:19

由於OP沒有指定，我會指出'ar.resize（rows，cols）'改變了原始數組的位置，而'np.resize（ar，X）'只輸出一個改變大小的數組， 'ar'保持不變。此外，如果新尺寸大於原始'ar'，'ar.resize'在最後加上零，而'np.resize'重複原來的'ar'。 –

在Numpy中使用數組時，resize和reshape有什麼區別？

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