shape_out=tuple(s*tfors,tinzip(c.shape,tup))n=c.sizeifn>0:fordim_in,nrepinzip(c.shape,tup):ifnrep!=1:c=c.reshape(-1,n).repeat(nrep,0)n//= dim_inreturnc.reshape(shape_out) 首先是函数体的头部 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #定义了函数体的名称tile #参数:...
tile(数组,(沿着第1维的轴重复次数,沿着第2维的轴重复次数,…,沿着第n维的轴重复次数)) 我看了下numpy中tile()函数的源码,它是这么做的。 (第1维重复次数,第2维重复次数,...,第n维重复次数)这是个元组,复制的顺序是从最后那个维度开始往前执行复制操作。 假如是tile(a,(2,4,3),它先将a复制3次将结...
numpy数组扩展函数repeat和tile用法 【Python学习】Numpy函数repeat和tile用法
np.repeat:复制的是多维数组的每一个元素; np.tile:复制的是多维数组本身; 1. np.repeat >> x = np.arange(1, 5).reshape(2, 2) >> np.repeat(x, 2) array([1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4]) # 对数组中的每一个元素进行复制 # 除了待重复的数组之外,只有一个额外的参数时...
关于Numpy之repeat、tile的用法总结 关于Numpy之repeat、tile的⽤法总结 repeat函数的作⽤：①扩充数组元素②降低数组维度 numpy.repeat(a, repeats, axis=None)：若axis=None，对于多维数组⽽⾔，可以将多维数组变化为⼀维数组，然后再根据repeats参数扩充数组元素；若axis=M，表⽰数组在轴M上扩充数组元素。
从机器学习学python(一)——numpy中的shape、tile、argsort。a.shape表示返回数组a的行数。reps表示数组A需要重复的次数、结果的行数。示例如下:>>>np.repeat(3, 4)array()>>> x = np.array(,])>>> np.repeat(x, 2)array()...
我看了下numpy中tile()函数的源码,它是这么做的。 (第1维重复次数,第2维重复次数,…,第n维重复次数)这是个元组,复制的顺序是从最后那个维度开始往前执行复制操作。 假如是tile(a,(2,4,3),它先将a复制3次将结果保存到a,然后复制4次然后增加一维再保存到a,然后再复制2次然后增加一维返回结果。
这个示例创建了一个向量,其中1、2、3各重复3次。np.repeat()函数的第一个参数是要重复的数组或值,第二个参数是重复次数。 3.3 使用np.tile()创建重复序列的向量 np.tile()函数可以创建重复整个序列的向量: vector=np.tile([1,2,3],3)print("Vector created using np.tile(): numpyarray.com")print(ve...
numpy数组扩展函数repeat和tile⽤法numpy.repeat(a, repeats, axis=None)>>> a = np.arange(3)>>> a array([0, 1, 2])>>> np.repeat(a, 2)array([0, 0, 1, 1, 2, 2])>>> a = [[0,1], [2,3], [4,5]]>>> y = np.repeat(a, 2)>>> y array([0, 0, 1, 1, 2, ...
h, cm1='jet', cm2='Paired'):cm1, cm2 = mplcm.get_cmap(cm1), mplcm.get_cmap(cm2)colormap1, colormap2 = np.array([cm1(k) for k in range(cm1.N)]), np.array([cm2(k) for k in range(cm2.N)])i, j = np.repeat(np.arange(h),w).reshape(h,w)-h//2, np.tile(np...