python - Python NumPy 无法正确调整大小

Question

为什么这段代码不起作用？我无法让这个 numpy 数组正确调整大小。

import numpy
a = numpy.zeros((10,10))
a[3,2] = 8
a.resize((5,5))
if a[3,2] == 8:
    print "yay"
else:
    print "not working"
raw_input()

Answer 1

从文档 [ help(a.resize)]：

Shrinking an array: array is flattened (in the order that the data are
stored in memory), resized, and reshaped:

>>> a = np.array([[0, 1], [2, 3]], order='C')
>>> a.resize((2, 1))
>>> a
array([[0],
       [1]])

在您的情况下，[3,2]当被视为展平数据列表时，它被存储在索引 32 中：

>>> a = numpy.zeros((10,10))
>>> a[3,2] = 8
>>> list(a.flat).index(8)
32

32 >= 25，因此您的更改无法在调整大小后继续存在。如果您只想保留一些值，那么您可以使用

>>> a = a[:5, :5]
>>> a
array([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  8.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])
>>> a[3,2]
8.0

或者如果你真的想要，你可以在调整大小之前复制数据：

>>> a = numpy.zeros((10,10))
>>> a[3,2] = 8
>>> a.flat[:(5*5)] = a[:5, :5].flat
>>> a.resize((5,5))
>>> a[3,2]
8.0

但我不太明白这一点。[我不记得 resize 是如何处理内存的，但我不会担心。]

Answer 2

从文档中，http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.resize.html

numpy.resize(a, new_shape)

返回具有指定形状的新数组。

如果新数组大于原始数组，则新数组中会填充 a 的重复副本。请注意，此行为与 a.resize(new_shape) 不同，后者用零填充，而不是 a 的重复副本。

对于您期望的行为，您需要手动复制您希望新数组保留的值，例如

a=a[:5,:5]