Python 为什么numpy.resize不'；t与'-1'；比如numpy.重塑？

我了解到

numpy.reformate

并不能真正改变数组的形状。好啊我可以使用

numpy.resize

。那很好

我的问题是为什么使用“np.resize”时“-1”表示法不起作用？就像“np.重塑”一样

myarray = np.arange(16)

myarray.resize((4,-1))

给我

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ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-606-aa09b20c947a> in <module>
      1 myarray = np.arange(16)
      2 
----> 3 myarray.resize((4,-1))

ValueError: negative dimensions not allowed

---------------------------------------------------------------------------
ValueError回溯（最近一次调用上次）
在里面
1 myarray=np.arange（16）
2.
---->3 myarray.resize（（4，-1））
ValueError:不允许负维度

正如我所检查的，resize不允许负参数。 这是重塑（和其他一些方法，但不是调整大小）的一个功能

如果要创建一个新的数组，请将代码更改为：

myNewArray = myarray.reshape((4,-1)).copy()

另一种就地更改形状的解决方案：

myarray.shape = (4, -1)

---

在这里，您可以将-1作为新形状元组的一个元素传递。

由于重塑（方法或函数）不会更改元素的总数，因此它可以安全地计算一个维度（给定其他维度）

resize

可以更改元素的总数，因此无法安全地对所需的尺寸进行任何假设

查看代码，无论是在其他

numpy

函数中，还是在答案中，您都会发现

restrape

被广泛使用。它没有在适当的位置运行这一事实通常不是问题。它返回一个

视图

（如果可能），因此时间不是问题

由于

resize

可以更改元素的数量，因此它可能更危险（但有时更有用）。请记住，函数表单填充的值与方法表单不同

我经常使用

arr = np.arange(24).reshape(2,3,4)