python resize和reshape的区别

python resize和reshape的区别

0. reshape的参数

reshape的参数严格地说，应该是tuple类型（tuple of ints），似乎不是tuple也成（ints）。

>>> x = np.random.rand(2, 3)
>>> x.reshape((3, 2))
# 以tuple of ints
array([[ 0.19399632, 0.33569667],
[ 0.36343308, 0.7068406 ],
[ 0.89809989, 0.7316493 ]])
>>> x.reshape(3, 2)
array([[ 0.19399632, 0.33569667],
[ 0.36343308, 0.7068406 ],
[ 0.89809989, 0.7316493 ]])

1. .reshape 实现维度的提升

(3, ) (3, 1)：前者表示一维数组（无行和列的概念），后者则表示一个特殊的二维数组，也即是一个列向量；

>> x = np.ones(3)
>> x
array([ 1., 1., 1.])
>> x.reshape(3, 1)
array([[ 1.],
[ 1.],
[ 1.]])
>> x.reshape(1, 3)
array([[ 1., 1., 1.]])

2. .reshape 与 .resize

reshape：有返回值，所谓有返回值，即不对原始多维数组进行修改；
resize：无返回值，所谓有返回值，即会对原始多维数组进行修改；
>> X = np.random.randn(2, 3)
>> X
array([[ 1.23077478, -0.70550605, -0.37017735],
[-0.61543319, 1.1188644 , -1.05797142]])

>> X.reshape((3, 2))
array([[ 1.23077478, -0.70550605],
[-0.37017735, -0.61543319],
[ 1.1188644 , -1.05797142]])

>> X
array([[ 1.23077478, -0.70550605, -0.37017735],
[-0.61543319, 1.1188644 , -1.05797142]])

>> X.resize((3, 2))
>> X
array([[ 1.23077478, -0.70550605],
[-0.37017735, -0.61543319],
[ 1.1188644 , -1.05797142]])