1 扩大一维数组的大小 首先导入numpy库,然后扩展一维数组的大小,具体代码如下: 2 缩小一维数组的大小 接着缩小一维数组的大小,具体代码如下: import numpy as np #缩小一维数组的大小 arr2 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) np.resize(arr2, 4) 得到结果: array([1, 2, 3, 4]) 从结果知,缩小的部分
importnumpyasnp# 创建一个一维数组array6=np.array([1,2,3,4,5,6,"numpyarray.com"])# 调整数组形状为(3, 3)reshaped_array=array6.reshape((3,3))print(reshaped_array) Python Copy 5. 使用numpy.resize改变数组大小 与reshape不同,resize可以改变数组的总大小,并且可以填充新元素。 示例代码7:使用r...
import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print("原始数组:") print(arr) 当我们需要将这个数组按照特定的尺寸进行缩放时,就可以调用resize()函数了。例如,如果我们想要将数组的大小调整为3x2,可以这样写: new_arr = arr.resize((3, 2)) print("\n调整大小后的数组:") ...
>>> np.resize(a,(1,4)) array([[0, 1, 2, 3]]) >>> np.resize(a,(2,4)) array([[0, 1, 2, 3], [0, 1, 2, 3]])
print("Swapped array:\n", swapped_arr) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 输出: Swapped array: [[[1 2 3]] [[4 5 6]]] 1. 2. 3. 7. 调整数组的维度:resize() 与reshape()类似,但resize()会直接修改数组自身,并且允许更改后的形状与原始数组的元素个数不匹配(会重复使用原数组的元素或截断多余的元素...
与reshape不同,resize函数可以改变数组的大小,即可以增加或减少数组中的元素数量。 2.1 resize的基本用法 resize函数有两种使用方式:作为ndarray的方法和作为NumPy的独立函数。 作为方法使用: importnumpyasnp arr=np.array([1,2,3,4,5])arr.resize(3,2)print("Resized array from numpyarray.com:",arr) ...
numpy数组的resize插值操作 numpy 数组操作 1、创建ndarray(一种多维数组对象) 创建数组最简单的办法就是使用array函数。它接受一切序列型的对象(包括其他数组),然后产生一个新的含有传入数据的NumPy数组。 import numpy as np data = np.array([1,2,3])...
import numpy as np matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) new_matrix = matrix.resize((4, 3)) print(new_matrix) 在这个例子中,resize()函数将会抛出一个ValueError,因为我们试图将一个形状为(6, 3)的数组调整为(4, 3)。为了避免这个问题,我们需要先对数组进行 flatte...
示例代码：import numpy as np# 创建一个二维数组arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])# 调整数组的大小为3行2列result1 = np.resize(arr, (3, 2))print(result1)# 输出：# [[1 2]# [3 4]# [5 6]]# 调整数组的大小为3行4列result2 = np.resize(arr, (3, 4))print...
[array([[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7]]), array([[ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]])] 07 数组元素操作 NumPy中数组操作函数主要如下: resize 返回指定形状的新数组 append 将值添加到数组末尾 insert 沿指定轴将值插入到指定下标之前 ...