a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b = np.repeat(a, 2) print(b) 输出: [[1 1 2 2] [3 3 4 4]] 在这个例子中,我们创建了一个2行2列的数组a,然后使用repeat函数将其重复2次,得到一个4行4列的输出数组b。可以看到,每个元素都被重复了2次。示例2:在指定轴上重复元素 import numpy as n
代码#1: # Python program explaining# numpy.recarray.repeat() method# importing numpy as geekimportnumpyasgeek# creating input array with 2 different fieldin_arr=geek.array([[(5.0,2),(3.0,-4),(6.0,9)],[(9.0,1),(5.0,4),(-12.0,-7)]],dtype=[('a',float),('b',int)])print("I...
numpy.repeat(arr_like, repeats, axis)和ndarray.repeat(repeats, axis)用法相近;它们都无法改变原arr,都有经扩展后的返回值;唯一的不同是后者只能对ndarray使用,而前者对ndarray以外的列表、元组、字符串等也能使用。 # 1、单个数值拷贝扩展变成了一个数组 print(np.repeat(3, 4)) # array([3, 3, 3, 3...
tile(数组,重复次数)=tile(数组,(重复次数,)) a = np.array([0,1,2]) np.tile(a,3)""" array([0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]) """
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)>>>aarray([0, 1, 2])>>>np.repeat(a,2)array([0, 0, 1, 1, 2, 2])>>>a = [[0,1], [2,3], [4,5]]>>>y = np...
>>> np.repeat(a, 2, 0) 1. array([[1, 2], 1. [1, 2], 1. [3, 4], 1. [3, 4]]) 1. tile函数功能:对整个数组进行复制拼接 >>> a array([[1, 2], [3, 4]]) >>> np.tile(a, 2) array([[1, 2, 1, 2],
[3 4]]print(np.repeat(x, (2, 1), axis=1))[[1 1 2] [3 3 4]]1234567 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复制倍数。 a = np.arange(3)print(a) ...
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, 2, 2])>>> a = [[0,1], [2,3], [4,5]]>>> y = np.repeat(a, 2)>>> y array([0, 0, 1, 1, 2, 2...
接下来,我们使用loc函数和np.repeat()函数,将数据按照重复次数复制,并将结果存储在duplicated_df中。 最后,为了对比我们数据重复的效果,可以绘制直方图 。在这里,我们使用matplotlib.pyplot库中的hist()函数绘制了两个直方图;其中,第一个直方图是原始数据集df中inf_dif列的直方图,第二个直方图是复制后...