在保持原始顺序的情况下，将一维numpy数组收缩到指定的条目数组

可以通过numpy的resize函数实现。

numpy.resize(array, new_shape)

参数说明：

• array：要进行收缩的一维numpy数组。
• new_shape：指定的目标数组形状，可以是整数或元组。

resize函数将会返回一个新的数组，其形状为new_shape。如果new_shape小于原始数组的大小，resize函数会截取数组的前new_shape个元素，如果new_shape大于原始数组的大小，则会将原始数组按照循环的方式重复扩展到new_shape大小。

示例代码如下：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
new_shape = 5

result = np.resize(arr, new_shape)
print(result)

输出结果为：

array([1, 2, 3, 4, 5])

在这个例子中，原始数组arr有10个元素，通过resize函数将其收缩到了5个元素，保持了原始顺序。

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