Numpy之repeat、tile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。 下面以3维数组为例,了解下repeat函数的使用方法: ①...
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...
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,高维数组也会 flatten 至一维 当然将高...
>> np.repeat(x, (2, 1), axis=1) array([[1, 1, 2], [3, 3, 4]]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 2. np.tile Python numpy 下的 np.tile有些类似于 matlab 中的 repmat函数。不需要 axis 关键字参数,仅通过第二个参数便可指定在各个轴上的...
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。
numpy.repeat 官方文档 numpy.repeat(a, repeats, axis=None) Repeat elements of an array. 可以看出repeat函数是操作数组中的每一个元素,进行元素的复制。 例如: >>> a = np.arange(3) >>> a array([0, 1, 2]) >>> np.repeat(a, 2) array([0, 0, 1, 1,点...
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, ...
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。
repeat是逐元素进行复制,当指定axis之后,就是对于该axis下的各个元素指定重复次数 tile 是对于整个数组进行复制 不可以指定这个元素复制3次那个元素复制2次 看code # 简单场景 a = np.arange(3) a Out[4]: array([0, 1, 2]) np.repeat(a, 3) Out[5]: array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, ...
矩阵复制有两种方式:tile类似粘贴复制;repeat相当于分页打印。 delete可以删除特定的行或列: 相应插入操作为insert: 与hstack一样,append函数无法自动转置1D数组,因此需要重新调整向量形状或添加维数,或者使用column_stack: 如果仅仅是向数组的边界添加常量值,pad函数是足够的: Meshgrids 广播机制使得meshgrids变得容易。