当ndarray的大小不固定时是什么情况？

Question

numpy.ndarray文档指出:

ndarray是一种（通常为固定大小的）相同类型和大小的多维容器。

我对这里的形容词“通常”感到惊讶。我认为ndarray总是固定大小的。那么什么情况下ndarray的大小不是固定的？

- gerrit

Answer 1

您可以重新定义数组的维度，因此内存本身是固定大小的，但您可以调整其形状（因此可能不是固定尺寸）。

您可以使用resize重新调整数组的大小，但实际上这相当于创建了一个新的数组。

- Matthieu Brucher

---

这会改变形状（x.shape），但不会改变大小（x.size或x.nbytes）——除非我可以改变dtype？啊，确实我可以改变dtype。x = arange(10, dtype="u2"); x.dtype = "u1" 实际上确实改变了 x.size（但不是 x.nbytes）。您可以将更改 dtype 添加到答案中（我从未在实时代码中执行过此操作，尽管我已创建对应于不同 dtypes 的视图）。 - gerrit

你也可以做一些奇怪的事情，尽管可能不被推荐！ - Matthieu Brucher

Answer 2

您可以使用ndarray.resize更改ndarray的大小。 我没有广泛使用它，因此无法说明优缺点。 但是，它似乎非常简单。

>>> a = ones(3)

>>> a.resize(1)

>>> a
array([ 1.])

然而，它似乎经常出现错误。

>>> a.resize(3)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-34-bc3af9ce5259> in <module>()
----> 1 a.resize(3)

ValueError: cannot resize an array that references or is referenced
by another array in this way.  Use the resize function

如果传入refcheck=False，就可以抑制这些警告。这告诉numpy您知道自己在做什么，不需要检查是否有其他对象正在使用相同的内存。当然，如果情况并非如此，这可能会导致问题。

>>> a.resize(3, refcheck=False)

>>> a
array([ 1.,  0.,  0.])

>>> a.resize((2, 2), refcheck=False)

>>> a
Out[39]: 
array([[ 1.,  0.],
       [ 0.,  0.]])

- user2699