human
次のPython関数があります。

`` python
def resize_images（images、res_x、res_y）：
    semized_images = np.zeros（（images.shape [0]、res_x、res_y）））
    範囲のnの場合（len（画像））：
        resized_images [n、：、：] = resize（images [n、：、：]、resized_images.shape [1：]、anti_aliasing = false）
    RETURNSIZED_IMAGES
`` `

機能は何をしますか？
gpt
関数resize_imagesは、images numpy配列で表される画像のリストと、希望する解像度res_xとres_yを受け取ります。そして，この関数は，入力 images numpy 配列と同じ枚数で，希望する解像度の res_x と res_y を持つ numpy 配列 resized_images を作成します．

そして，この関数は，for ループを用いて images 配列内の各画像を繰り返し処理します．各繰り返しに対して， scipy.misc ライブラリの resize 関数を用いて現在の画像のサイズを変更し， resized_images 配列の対応する位置にリサイズされた画像を格納します．

最後に，この関数は，リサイズされた画像を含む resized_images 配列を返します．
human
Scipyからサイズ変更機能を使用しないように私の関数を書き直してください。
gpt
以下は、Scipyのresize関数の代わりにPillowライブラリを使用した関数の修正版です：

```
from PIL import Image

def resize_images(images, res_x, res_y):
    resized_images = np.zeros((images.shape[0], res_x, res_y))
    for n in range(len(images)):
        image = Image.fromarray(images[n, :, :].astype(np.uint8))
        resized_image = image.resize((res_x, res_y), resample=Image.NEAREST)
        resized_images[n, :, :] = np.array(resized_image)
    return resized_images
```

このバージョンでは、Image.fromarray関数を使用して、入力画像配列の各画像をPillow Imageオブジェクトに変換しています。そして、Imageオブジェクトのresizeメソッドを使用して、画像を希望のres_xとres_yのサイズにリサイズします。元の Scipy 実装のアンチエイリアス設定と一致させるため、リサンプリングメソッドは Image.NEAREST に設定されます。リサイズされた画像は NumPy の配列に変換され、resized_images 配列に格納されます。