Python NumPy无法正确调整大小

Question

为什么此代码无法正常工作？我不能让这个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]]) 

在你的情况，[3,2]被当作为一个扁平的数据列表考虑存储在索引32：

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

32> = 25，所以你的改变不会在重新调整。如果你只是想只保留了几个值的，那么你可以使用

>>> 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 

，或者如果你真的愿意，你可以通过调整大小前拷贝数据：

>>> 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 

，但我不不太明白这一点。 [我不记得调整大小如何处理内存，但我不会担心。]

Answer 2

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

numpy.resize（一，new_shape）

返回具有指定形状的新阵列。

如果新数组大于原始数组，则新数组填充a的重复副本。请注意，此行为不同于a.resize（new_shape），它使用零填充而不是a的重复副本。

对于你希望你需要手动复制你想要的新阵列，以保持价值观的行为，像

a=a[:5,:5]