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Numpy中的repeat函數(shù)使用

更新時間：2022年11月09日 11:47:37 作者：PHD-XIAOBING

Numpy是Python強大的數(shù)學(xué)計算庫，和Scipy一起構(gòu)建起Python科學(xué)計算生態(tài)，在本節(jié)下面我們重點介紹下repeat函數(shù)的用法,需要的朋友可以參考下

Numpy中repeat函數(shù)使用

Numpy是Python強大的數(shù)學(xué)計算庫，和Scipy一起構(gòu)建起Python科學(xué)計算生態(tài)。在本節(jié)下面我們重點介紹下repeat函數(shù)的用法，我們在Python中import numpy,help(numpy.repeat),會出現(xiàn)以下界面：

repeat是屬于ndarray對象的方法，使用它可以通過兩個管道：

(1)numpy.repeat(a,repeats,axis=None); (2)object(ndarray).repeat(repeats,axis=None):理解了第一種方法就可以輕松知道第二種方法了。

參數(shù)的意義：axis=None，時候就會flatten當前矩陣，實際上就是變成了一個行向量

axis=0,沿著y軸復(fù)制，實際上增加了行數(shù)

axis=1,沿著x軸復(fù)制，實際上增加列數(shù)

repeats可以為一個數(shù)，也可以為一個矩陣，具體區(qū)別我們從以下實例中就會發(fā)現(xiàn)

以下各個實例都是使用了矩陣c:

實例1：

axis=0情況下可以看出講數(shù)據(jù)安裝在磁盤存儲格式（先行后列）逐個元素復(fù)制repeats次，形成一個行向量

實例2：

實例3：

實例4：

這時候它的意思是復(fù)制第一行元素repeats[0]次依次類推.假如repeat矩陣length(repeats)!=length(c[:,:1])將會報錯??！

repeat的一個實例：

運行結(jié)果：

python中repeat函數(shù)用法

repeat（）函數(shù)用法：

np.repeat(3, 4)
array([3, 3, 3, 3])
x = np.array([[1,2],[3,4]])
np.repeat(x, 2)
array([1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4])
np.repeat(x, 3,?axis=1) #沿著縱軸方向重復(fù)，增加列數(shù)
array([[1, 1, 1, 2, 2, 2],
[3, 3, 3, 4, 4, 4]])
np.repeat(x, [1, 2], axis=0) #沿著橫軸方向重復(fù)，增加行數(shù)，分別為一次和兩次
array([[1, 2],
[3, 4],
[3, 4]])

repeat函數(shù)

np.repeat用于將numpy數(shù)組重復(fù)

一維數(shù)組重復(fù)三次

import numpy as np
# 隨機生成[0,5)之間的數(shù)，形狀為(1,4),將此數(shù)組重復(fù)3次
pop = np.random.randint(0, 5, size=(1, 4)).repeat(3, axis=0)
print("pop\n",pop)
# pop
# ?[[0 0 3 1]
# ?[0 0 3 1]
# ?[0 0 3 1]]?

二維數(shù)組在第一維和第二維分別重復(fù)三次

pop_reshape=pop.reshape(2,6)
pop_reshape_repeataxis0=pop_reshape.repeat(3,axis=0)
pop_reshape_repeataxis1=pop_reshape.repeat(3,axis=1)
print("pop_reshape\n",pop_reshape)
print("pop_reshape_repeataxis0\n",pop_reshape_repeataxis0)
print("pop_reshape_repeataxis1\n",pop_reshape_repeataxis1)
# pop_reshape
# ?[[0 0 3 1 0 0]
# ?[3 1 0 0 3 1]]
# pop_reshape_repeataxis0
# ?[[0 0 3 1 0 0]
# ?[0 0 3 1 0 0]
# ?[0 0 3 1 0 0]
# ?[3 1 0 0 3 1]
# ?[3 1 0 0 3 1]
# ?[3 1 0 0 3 1]]
# pop_reshape_repeataxis1
# ?[[0 0 0 0 0 0 3 3 3 1 1 1 0 0 0 0 0 0]
# ?[3 3 3 1 1 1 0 0 0 0 0 0 3 3 3 1 1 1]]

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