importnumpyasnp# 尝试插值计算defresize_array(arr,new_shape):returnnp.resize(arr,new_shape)# 错误示例 1. 2. 3. 4. 根因分析 根据对问题的分析,我们发现了以下几个技术原理缺陷: 插值方法选择不当:直接使用np.resize进行数组调整并没有考虑到插值的必要性。 数组的维度变化对数据产生了副作用,尤其在非...
步骤4:使用插值函数对数组进行resize resized_array=np.interp(np.linspace(0,1,new_size),np.linspace(0,1,len(original_array)),original_array) 1. 这行代码使用了np.interp函数进行插值resize操作,将原始数组resize到新的尺寸。 步骤5:查看插值后的数组 print(resized_array) 1. 这行代码打印出插值后的数...
在这个例子中,原始数组original_array包含5个元素。通过np.resize函数,我们将数组的大小调整为7个元素。由于原始数组的元素数量少于目标大小,np.resize函数会自动将原始数组的元素重复填充到新的数组中,因此resized_array的前5个元素与original_array相同,而后两个元素也是original_array的重复。 4. Resize操作可能引发的...
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]])
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...
numpy.resize 函数返回指定大小的新数组。 如果新数组大小大于原始大小,则包含原始数组中的元素的副本。 numpy.resize(arr,shape) 参数说明: arr:要修改大小的数组 shape:返回数组的新形状 实例 importnumpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])print ('第一个数组:')print(a)print ('\n')print...
#【你的程序】计算resize_pos,它的每个元素是size中每次分配内存的位置 # 可以使用NumPy的diff()、where()、nonzero()快速完成此计算。 size = [] for i in range(10000): size.append(sys.getsizeof(size)) size = np.array(size) new_size = np.diff(size) resize_pos = size[np.where(new_size...
>>> ar.resize(1,6) >>> ar array([[ 0.43968751, 0.95057451, 0.54744355, 0.33887095, 0.95809916, 0.88722904]]) 调整大小后,数组改变了它的形状。原文由 Rahul Reddy Vemireddy 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 有用 回复 查看全部 1 个回答...
可以通过以下方式更改数组的大小ndarray.resize: >>> >>> a = np.arange(4) >>> a.resize((8,)) >>> a array([0, 1, 2, 3, 0, 0, 0, 0]) 但是,不得在其它地方提及它: >>> >>> b = a >>> a.resize((4,)) ValueError: cannot resize an array that has been referenced or is...
python test_cvlib.py cv2.imread : 0.245049953461 , shape : (4160, 3120, 3) , cv2.resize ...