Python | Numpy numpy.resize()

Con la ayuda de Numpy numpy.resize() , podemos cambiar el tamaño de una array. La array puede tener cualquier forma, pero para cambiar su tamaño solo necesitamos el tamaño, es decir , (2, 2) , (2, 3) y muchos más. Durante el cambio de tamaño, agregue ceros numpy si faltan valores en un lugar en particular.

Parámetros:
new_shape : [tupla de enteros, o n enteros] Forma del arreglo redimensionado
refcheck : [bool, opcional] Este parámetro se usa para verificar el contador de referencia. Por defecto es True.

Devoluciones: Ninguna

La mayoría de ustedes ahora está pensando cuál es la diferencia entre remodelar y cambiar el tamaño . Cuando hablamos de reformar, una array cambia su forma de forma temporal, pero cuando hablamos de cambiar el tamaño, los cambios se realizan de forma permanente.

Ejemplo #1:
En este ejemplo podemos ver que con la ayuda del .resize()método, hemos cambiado la forma de una array de 1×6 a 2×3 .

# importing the python module numpy
import numpy as np
  
# Making a random array
gfg = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
  
# Reshape the array permanently
gfg.resize(2, 3)
  
print(gfg)

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

Ejemplo #2:
En este ejemplo, podemos ver que estamos tratando de cambiar el tamaño de la array de esa forma que es un tipo de valores fuera de límite. Pero numpy maneja esta situación para agregar los ceros cuando los valores no existen en la array.

# importing the python module numpy
import numpy as np
  
# Making a random array
gfg = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
  
# Required values 12, existing values 6
gfg.resize(3, 4)
  
print(gfg)

[[1 2 3 4]
 [5 6 0 0]
 [0 0 0 0]]