一、resize函数的基本介绍
numpy.resize函数是用来调整数组大小的函数，它的形式为numpy.resize(a, new_shape)，其中a表示需要调整大小的数组，new_shape为新的大小。 resize函数有一个特点，就是它可以重复填充原数组来扩大数组大小，也可以从原数组中削去一部分来缩小数组大小。同时，如果new_shape比原数组a的元素数量多，那么resize函数会默认重复填充原数组。
二、resize函数的参数详解
resize函数有两个参数：数组a和新的大小new_shape。其中，new_shape既可以是一个整数，也可以是一个元组，表示新数组的大小。下面我们来详细介绍两个参数的用法。 1、参数a：需要调整大小的数组，它既可以是一个列表，也可以是一个numpy.ndarray对象。 2、参数new_shape：新数组的大小，可以是一个整数，也可以是一个表示大小的元组。如果是整数，则表示新数组的元素数量；如果是元组，则表示新数组的大小。
三、resize函数的用法举例
下面我们来举例说明resize函数的用法。首先我们创建一个二维数组a：
import numpy as np
a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
print('原始数组a：', a)
输出结果如下： 原始数组a： [[1 2] [3 4] [5 6]] 首先我们演示一下参数为整数的情况：
b = np.resize(a, 4)
print('缩小数组b：', b)
c = np.resize(a, 8)
print('扩大数组c：', c)
输出结果分别是： 缩小数组b： [1 2 3 4] 扩大数组c： [1 2 3 4 5 6 1 2] 可以看出，在参数为整数的情况下，resize函数默认是从原数组的第一个元素开始重复填充。 下面我们演示一下参数为元组的情况：
d = np.resize(a, (2,3))
print('调整数组d：', d)
输出结果如下： 调整数组d： [[1 2 3] [4 5 6]] 可以看出，resize函数按照元组指定的大小重新构造了一个新的二维数组。 再来一个计算机视觉中经常使用的例子，将一个图片转换成特定大小：
import cv2
img = cv2.imread('example.jpg')
img = np.resize(img, (500,500,3))
cv2.imwrite('new_example.jpg', img)
print('图片转换成功')
四、resize函数的应用场景
resize函数可以应用于调整数组大小的场景，比如在计算机视觉中将图片转换成特定大小，或者在研究数据分析中将数据调整到特定大小等等。使用resize函数可以轻松实现数组大小的调整，同时不会影响原来的数据大小和内容。需要注意的是，在扩大数组大小时，resize函数默认是从原数组的第一个元素开始重复填充。
