Numpy. section4 : ndarray 바꾸기. Lec13. ndarray의 원소 개수 바꾸기(np.resize)

[1] numpy.resize

• reshape과 resize의 가장 큰 차이점은 원소의 개수가 달라질때 오류가 뜨는지 아니면 원소를 채워주는지이다.
• np.reshape이 조금 더 안전한 api이다. ( 오류가 뜨기 때문 )

[2] ndarray.resize

• in-place라는 것은 그 자체를 돌려준다는 것이다. return값이 없다.

import numpy as np

a = np.arange(6)

b = np.resize(a, (2,3))

print("original ndarray: \n", a)
print("resized ndarray: \n", b)

'''
original ndarray: 
 [0 1 2 3 4 5]
resized ndarray:
 [[0 1 2]
 [3 4 5]]
'''

#2dim

a = np.arange(6)

b = np.resize(a, (3,4))

print("original ndarray: \n", a)
print("resized ndarray: \n", b)

'''original ndarray:
 [0 1 2 3 4 5]
resized ndarray:
 [[0 1 2 3]
 [4 5 0 1]
 [2 3 4 5]]'''

 #3dim

a = np.arange(9)

b = np.resize(a, (2,3,3))

print("original ndarray: \n", a)
print("resized ndarray: \n", b)

'''original ndarray:
 [0 1 2 3 4 5 6 7 8]
resized ndarray:
 [[[0 1 2]
  [3 4 5]
  [6 7 8]]

 [[0 1 2]
  [3 4 5]
  [6 7 8]]]'''

a = np.arange(9)

b = np.resize(a, (2,2))

print("original ndarray: \n", a)
print("resized ndarray: \n", b)

'''original ndarray:
 [0 1 2 3 4 5 6 7 8]
resized ndarray:
 [[0 1]
 [2 3]]'''

# ndarray.resize

a = np.arange(9)

b = np.resize(a, (2,2))

print("original ndarray: \n", a)
print("resized ndarray: \n", b)


#올바른 예시

a = np.arange(9)
a.resize((3,3))