numpy.ndarraysのサイズを変更できません

Question

numpy.resize（array、new_size）についていくつかの質問がありましたが、何もしていません。今、私はx_array.shape ==（1456,26）とx_array.shape ==（1456,1）を持っています。彼らの形を同じにする方法が必要です。私はnp.resize（x_array、y_array.shape）を試みましたが、何もしていません（エラーも変更もありません）。そのような形を変えることさえ可能ですか？どちらもnumpy.ndarray型です。ありがとうございました。

Answer 1

np.resizeドキュメント指定された形状の新しい配列を返します。なので、x_arrayは残ります（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 

は、サイズ変更された配列を新しい配列に割り当てる必要があります。

Answer 2

それは（例えば、this answerを参照してください）numpy.resizeでnumpyの配列のサイズを変更することは技術的には可能ですが、それはndarrayの形状を変形するのと同じ目標を達成するために、強力なnumpy array indexingを使用するために、通常ははるかに便利です。

あなたの問題は

I need a way to make their shapes equal,

であれば、2つの解決策があります

• あなたがy_arrayを拡張したいです。ただそれにy_arrayの要素を新しい配列y_extを作成し、コピーすることを行うには：

  y_ext = numpy.zeros((1456,26)) # y_ext.shape == (1456,26) 
  y_ext[:,0] = y_array[:,0] 
  

• をあなたはx_arrayをトリミングします。それも簡単です：

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

注後者の場合にはx_trimmed形状は(1456,)、ない(1456,1)であること。だからy_arrayも「トリミング」されている（1次元配列になる）のであるから、x_trimmedとy_trimmedの形状が真に等しくなる。