Вот пример использования библиотеки NumPy в Python для изменения размера массива:

import numpy as np
# Create a 2D array
arr = np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6],
                [7, 8, 9]])
# Resize the array to a new shape
resized_arr = np.resize(arr, (2, 4))
# Print the resized array
print(resized_arr)

Выход:

[[1 2 3 4]
 [5 6 7 8]]

В приведенном выше примере мы импортируем библиотеку NumPy и создаем 2D-массив с именем arr. Затем мы используем функцию np.resize(), чтобы изменить размер массива до новой формы (2, 4), что означает 2 строки и 4 столбца. Результирующий массив измененного размера сохраняется в переменной resized_arrи печатается.

Вот еще несколько способов изменения размера массивов в NumPy:

1. ndarray.reshape(new_shape): возвращает новый массив указанной формы без изменения исходных данных. Его можно использовать для изменения размера массивов, если общее количество элементов остается прежним.

2. ndarray.resize(new_shape): изменяет размер массива на месте до указанной формы. Если в новой фигуре больше элементов, массив будет дополнен нулями. Если в нем меньше элементов, данные будут усечены.

3. ndarray.transpose(): возвращает новый массив с транспонированными осями. Его можно использовать для изменения размеров массива, эффективно изменяя его размер.

4. ndarray.resize(new_shape, refcheck=False): аналогичен методу resize(), упомянутому ранее, но позволяет изменять размер до новой формы, другое общее количество элементов. Параметр refcheckопределяет, следует ли проверять ссылки на исходный массив.