numpy.resize関数とnumpy.reshape関数は、どのように内部的にpythonで動作しますか？

Question

パッケージでは、numpyは2つの関数のサイズ変更と変形です。彼らは内部的にどのように働くのですか？彼らはどのような補間を使用していますか？コードを調べましたが、それを得られませんでした。誰でも私を助けることができますか？または、画像のサイズがどのように変更されるか。ピクセルはどうなりますか？

Answer 1

私が知る限り、numpy.reshape()は行列を再構成するだけです（イメージであれ、問題ではありません）。補間は行わず、行列内の項目を操作するだけです。

a = np.arange(12).reshape((2,6)) 


a= [[ 0 1 2 3 4 5] 
    [ 6 7 8 9 10 11]] 


b=a.reshape((4,3)) 

b=[[ 0 1 2] 
    [ 3 4 5] 
    [ 6 7 8] 
    [ 9 10 11]] 

Answer 2

どちらも補間しません。また、画像の補間やピクセルについて不思議に思っている場合は、おそらく必要な機能ではありません。イメージの解像度を操作するいくつかのimageパッケージ（例えば、scipy）があります。

すべてnumpy配列にはshape属性があります。 reshapeは、データをまったく変更することなく、それを変更するだけです。新しい形状は元の形状と同じ総数の要素を参照する必要があります。

x = np.arange(12) 
x.reshape(3,4) # 12 elements 
x.reshape(6,2) # still 12 
x.reshape(6,4) # error 

np.resizeはあまり一般的に使用されているが、Pythonで書かれており、研究のために利用可能です。あなたはそのドキュメントを読む必要があり、x.resizeは異なっています。それより大きくなると、実際に値またはパッドがゼロで繰り返されます。 1dに演技リサイズの

例：

In [366]: x=np.arange(12) 
In [367]: np.resize(x,6) 
Out[367]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5]) 
In [368]: np.resize(x,24) 
Out[368]: 
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 0, 1, 2, 3, 4, 
     5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]) 
In [369]: x.resize(24) 
In [370]: x 
Out[370]: 
array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 0, 0, 0, 0, 0, 
     0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]) 

scipy.misc.imresizeに関する最近の質問。また、scipy.ndimage.zoom参照：ドキュメントから

Broadcasting error when vectorizing misc.imresize()