大数据时代的到来，使得很多工作都需要进行数据挖掘，从而发现更多有利的规律，或规避风险，或发现商业价值。
而大数据分析的基础是学好编程语言。
本文和你一起来探索Python中的resize函数，让你以最短的时间明白这个函数的原理。
也可以利用碎片化的时间巩固这个函数，让你在处理工作过程中更高效。
安装numpy包
resize函数定义
resize函数实例
3.1 扩大一维数组的大小
3.2 缩小一维数组的大小
3.3 把一维数组变为2*3维数组
3.4 直接数组resize和np.resize对比
3.5 把二维数组调整成一维数组
np.resize是numpy库下的函数，调用需先要安装numpy包。打开cmd，安装语句如下：
pip install numpynp.resize是numpy库中一个函数，用于调整数组的大小。 其基本调用语法如下：
import numpy as npnp.resize(a, new_shape)
常用参数详解：
a(array_like)：要调整大小的输入数组。
new_shape(int or tuple of ints)：整数或整数元组，用于指定输出数组的形状。
注1：如果新的形状大于原始数组的形状，那么新的数组会包含原始数组的重复副本。
注2：如果新的形状小于原始数组的形状，那么原始数组内容会被截断。
注3：np.resize不会创建新的数组空间，而是返回原始数组的视图，因此如果原始数组发生变化，新的数组也会受到影响。
三、resize函数实例 1 扩大一维数组的大小
首先导入numpy库，然后扩展一维数组的大小，具体代码如下：
#扩大一维数组的大小import numpy as nparr1 = np.array([1, 2, 3])np.resize(arr1, 5)得到结果：
array([1, 2, 3, 1, 2])从结果知，拓展的部分用原数组的值按顺序进行了填充。
2 缩小一维数组的大小
接着缩小一维数组的大小，具体代码如下：
import numpy as np#缩小一维数组的大小arr2 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])np.resize(arr2, 4)得到结果：
array([1, 2, 3, 4])从结果知，缩小的部分把原数组的值进行了裁剪。 3 把一维数组变为2*3维数组
接着设置参数，把一维数组变为2*3维数组，具体代码如下：
import numpy as np#把一维数组变为2*3维数组arr3 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])np.resize(arr3, (2,3))得到结果：
array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])从结果知，把一维数组调整成了2*3维数组。
4 直接数组resize和np.resize对比
先来看下直接数组resize，具体代码如下：
import numpy as np#直接数组resize和np.resize对比arr4 = np.array([[1,1], [2,3]])arr4.resize(4, 5)print(arr4)得到结果：
[[1 1 2 3 0][0 0 0 0 0][0 0 0 0 0][0 0 0 0 0]]可以发现，和np.resize不同，直接数值resize会把缺失的部分用0值填充。
再来看下np.resize，具体代码如下：
import numpy as nparr5 = np.array([[1,1], [2,3]])arr5_resize = np.resize(arr5, (3, 3))print(arr5)print(arr5_resize)得到结果：
[[1 1][2 3]][[1 1 2][3 1 1][2 3 1]]可以发现，np.resize会把原数组的值拉伸按顺序依次填充。
5 把二维数组调整成一维数组
最后来看下把二维数组调整成一维数组，具体代码如下：
#把多维数组调整为一维数组import numpy as nparr6 = np.array([[1, 2], [3, 4]])resized_arr = np.resize(arr6, 4)print(resized_arr)得到结果：
[1 2 3 4]至此，Python中的resize函数已讲解完毕，如想了解更多Python中的函数，可以翻看公众号中“学习Python”模块相关文章。
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