📚np.resize和np.reshape()的区别🧐
发布时间：2025-03-31 00:15:09来源：
在NumPy的世界里，`np.resize()`和`np.reshape()`虽然都能改变数组形状，但它们背后的工作方式却大有不同。👀
首先，`np.reshape()`只是重新定义了数组的维度，而不会改变原始数据本身。这意味着它会尝试保持原数组的数据顺序不变，除非你使用`order='F'`来改变行为。换句话说，`reshape`更像是给数组换了个“包装盒”，内容没变。📦
然而，`np.resize()`则完全不同，它会根据新形状的要求复制或截断数据。如果新形状需要更多元素，它会自动重复原数组的内容；若少于原数组元素，则会直接截取。这就像是把旧数据“拉伸”或“裁剪”成新的大小。✂️
举个例子：假设我们有一个数组[1, 2, 3]，用`reshape(2, 2)`会得到[[1, 2], [3, 1]]，而`resize(2, 2)`则可能是[[1, 2], [3, 1]]或者[[1, 2], [2, 3]]，具体取决于内部实现。✨
总结来说，`reshape`是优雅的调整，适合对现有数据做格式化操作；而`resize`更像是一种灵活的变形术，适用于需要快速调整大小的场景。🚀
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