我无法调整大小numpy.ndarrays

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我知道有几个问题已经被问及numpy.resize（array，new_size），但它对我没有任何帮助。现在，我有x_array.shape ==（1456,26）和x_array.shape ==（1456,1）。我需要一种让他们的形状平等的方式。我试过np.resize（x_array，y_array.shape），但它没有做任何事情（没有错误，没有改变）。是否有可能改变这样的形状？两者都是numpy.ndarray类型。谢谢。我无法调整大小numpy.ndarrays

来源

2017-06-03 Derek

我认为你正在寻找'reshape'。 – ForceBru

重塑给我这个错误：“ValueError：无法重新塑造大小为1456的数组（1456,26）” – Derek

为什么你想让他们的形状相等？在操作中使用？如果是这样，他们在一个轴上匹配，所以这可以很容易地完成。请注意，无法添加数据，您无法从（1456，1）更改为（1456，26）。但是，您可以添加一个额外的轴来处理。 – ayhan

从文档np.resize 返回具有指定形状的新数组。，所以x_array将会保留（1456,26）。

x_array = np.ones([1456, 26]) 
print x_array 

y_array = np.ones([1456, 1]) 
print y_array 

new_array = np.resize(x_array, y_array.shape) 
print new_array

将需要将调整大小的数组分配给一个新的数组。

来源

2017-06-03 19:06:54 hemraj

虽然在技术上可以调整大小与numpy.resize一个numpy的阵列（见this answer，例如），它通常是更方便地使用功能强大的numpy array indexing实现转化的ndarray的形状相同的目标。

所以，如果你的问题是

I need a way to make their shapes equal,

有两种可能的解决方案：

要扩展y_array。要做到这一点只需要创建一个新的数组y_ext，并复制从y_array元素融入到它：
```
y_ext = numpy.zeros((1456,26)) # y_ext.shape == (1456,26) 
y_ext[:,0] = y_array[:,0] 
```

要修剪x_array。这是更简单：

x_trimmed = x_array[:,0]  # x_trimmed.shape == (1456,) 
y_trimmed = y_array[:,0]  # y_trimmed.shape == (1456,)

注意，在后一种情况下x_trimmed形状(1456,)，不(1456,1)。这就是为什么y_array也被“修剪”（它变成1-dim阵列），所以x_trimmed和y_trimmed形状变得真正相等。

来源

2017-06-03 19:17:57 dekin

我无法调整大小numpy.ndarrays

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