如何有效地将numpy数组调整为给定形状，并在必要时填充零？

要将numpy数组调整为给定形状并在必要时填充零，可以使用numpy的reshape函数和pad函数。

首先，使用reshape函数将数组调整为给定形状。reshape函数接受一个元组作为参数，该元组表示新数组的形状。例如，如果要将数组调整为2行3列的形状，可以使用reshape函数如下：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
reshaped_arr = np.reshape(arr, (2, 3))
print(reshaped_arr)

输出结果为：

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

如果原始数组的元素数量不足以填充新形状的数组，则可以使用pad函数在必要时填充零。pad函数接受一个数组和一个表示填充宽度的元组作为参数，并返回填充后的数组。元组的每个元素表示在对应维度上的填充宽度。例如，如果要将数组调整为2行4列的形状，并在必要时在最后一列填充零，可以使用pad函数如下：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
reshaped_arr = np.reshape(arr, (2, 4))
padded_arr = np.pad(reshaped_arr, ((0, 0), (0, 1)), 'constant')
print(padded_arr)

输出结果为：

[[1 2 3 4]
 [5 6 0 0]]

在上述代码中，((0, 0), (0, 1))表示在第一维度上不进行填充，在第二维度上填充1个零。

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