詳解numpy.resize函數

一、resize函數的基本介紹

numpy.resize函數是用來調整數組大小的函數，它的形式為numpy.resize(a, new_shape)，其中a表示需要調整大小的數組，new_shape為新的大小。
resize函數有一個特點，就是它可以重複填充原數組來擴大數組大小，也可以從原數組中削去一部分來縮小數組大小。同時，如果new_shape比原數組a的元素數量多，那麼resize函數會默認重複填充原數組。

二、resize函數的參數詳解

resize函數有兩個參數：數組a和新的大小new_shape。其中，new_shape既可以是一個整數，也可以是一個元組，表示新數組的大小。下面我們來詳細介紹兩個參數的用法。

1、參數a：需要調整大小的數組，它既可以是一個列表，也可以是一個numpy.ndarray對象。

2、參數new_shape：新數組的大小，可以是一個整數，也可以是一個表示大小的元組。如果是整數，則表示新數組的元素數量；如果是元組，則表示新數組的大小。

三、resize函數的用法舉例

下面我們來舉例說明resize函數的用法。首先我們創建一個二維數組a：

import numpy as np

a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
print('原始數組a：', a)

輸出結果如下：

原始數組a： [[1 2]
[3 4]
[5 6]]

首先我們演示一下參數為整數的情況：

b = np.resize(a, 4)
print('縮小數組b：', b)

c = np.resize(a, 8)
print('擴大數組c：', c)

輸出結果分別是：

縮小數組b： [1 2 3 4]
擴大數組c： [1 2 3 4 5 6 1 2]

可以看出，在參數為整數的情況下，resize函數默認是從原數組的第一個元素開始重複填充。

下面我們演示一下參數為元組的情況：

d = np.resize(a, (2,3))
print('調整數組d：', d)

輸出結果如下：

調整數組d： [[1 2 3]
[4 5 6]]

可以看出，resize函數按照元組指定的大小重新構造了一個新的二維數組。

再來一個計算機視覺中經常使用的例子，將一個圖片轉換成特定大小：

import cv2

img = cv2.imread('example.jpg')
img = np.resize(img, (500,500,3))
cv2.imwrite('new_example.jpg', img)
print('圖片轉換成功')

四、resize函數的應用場景

resize函數可以應用於調整數組大小的場景，比如在計算機視覺中將圖片轉換成特定大小，或者在研究數據分析中將數據調整到特定大小等等。使用resize函數可以輕鬆實現數組大小的調整，同時不會影響原來的數據大小和內容。需要注意的是，在擴大數組大小時，resize函數默認是從原數組的第一個元素開始重複填充。