Numpy，数组没有自己的数据？

Question

我试着用 resize 来调整一个数组，像这样：

a = np.array([1,2,3,4,5,6], dtype=np.uint8)
a.resize(4,2)
print a 

结果是好的！（我意思是没有报错）。但是当我运行这段代码：

a = np.array([1,2,3,4,5,6], dtype=np.uint8).reshape(2,3)
a.resize(4,2)
print a 

却出现了一个错误，提示说 ValueError: cannot resize this array: it does not own its data

我的问题是：为什么在使用 reshape 之后，数组的“所有权”会改变？这个“所有权”是给了谁呢？因为 reshape 并没有创建新的内存，它是在同一个数组的内存上操作！那为什么“所有权”会改变呢？

我看了 np.reshape 和 ndarray.resize 的文档，但我还是不明白原因。我还看了 这篇帖子。我可以在使用 resize 方法之前，先检查 ndarray.flags。

Answer 1

我们先从以下内容开始：

>>> a = np.array([1,2,3,4,5,6], dtype=np.uint8)
>>> b = a.reshape(2,3)
>>> b[0,0] = 5
>>> a
array([5, 2, 3, 4, 5, 6], dtype=uint8)

在这里我可以看到，数组 b 不是一个独立的数组，而只是数组 a 的一个视图（这就是理解“OWNDATA”标志的另一种方式）。简单来说，a 和 b 都指向内存中的同一份数据，但 b 是以不同的形状来看待 a。调用 resize 函数，比如 ndarray.resize，试图直接在原地改变数组的大小，但因为 b 只是 a 的视图，所以这样做是不允许的，原因在于 resize 的定义：

引用计数检查的目的是确保你不会把这个数组当作另一个 Python 对象的缓冲区，然后重新分配内存。

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为了绕过这个问题，你可以从 numpy 调用 resize（而不是作为 ndarray 的一个属性），这样它会自动检测这个问题并复制数据：

>>> np.resize(b,(4,2))
array([[5, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [5, 2]], dtype=uint8)

编辑：正如 CT Zhu 正确提到的，np.resize 和 ndarray.resize 以两种不同的方式添加数据。为了重现 ndarray.resize 的预期行为，你需要做以下操作：

>>> c = b.copy()
>>> c.resize(4,2)
>>> c
array([[5, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [0, 0]], dtype=uint8)