scipy.sparse.bsr_matrix.

resize#

bsr_matrix.resize(*shape)[source]#

将数组/矩阵就地调整为由shape给定的维度。

任何位于新形状内的元素将保持在相同的索引处,而位于新形状之外的非零元素将被删除。

参数:
shape(int, int)

新数组/矩阵中的行数和列数

备注

语义与numpy.ndarray.resizenumpy.resize不完全相同。在这里,如果该索引在新的边界内,则在重新整形之前和之后,相同的数据将保留在每个索引处。在 numpy 中,调整大小会保持数组的连续性,在逻辑数组中移动元素,但不会在扁平化表示中移动元素。

我们不保证底层数据属性(数组等)是否会就地修改或用新对象替换。