Python: numpy tile()函数可实现ndarray的横向纵向复制

最新推荐文章于 2024-07-24 18:15:34 发布

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import numpy as np

A = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print("把矩阵A先横向复制两次，在整体纵向复制四次：")
print(np.tile(A,(2,4)))

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Numpy——数组对象ndarray

趙尒七

06-13

1895

1.什么事numpy？ Numpy 是用于数据科学计算的基础，不但能够完成科学计算任务，还能被用作高效地多维数据容器。用于存储和处理大型矩阵。 Python提供了一个array模块，和list不同，它直接保存数值，但是由于Python的array模块不支持多维，也没有各种运算函数。 Numpy 弥补了这一遗憾。Numpy提供了一种存储单一数据类型的多维数组——ndarray 2.nd...

Python数据分析系列（四）：python数据结构 — Numpy中的ndarray（数组）的使用

sodaloveer的博客

04-30

2210

本文主要介绍 Numpy中的ndarray（数组）的使用，其中包括用于数组创建，常用的数组算法（如排序集合运算），数组描述统计，数据聚合或分组运算，数据集的合并/连接运算的数据对齐和关系型数据运算等等。

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Numpy 多维数组变为常量、增加维度、元素复制、按块复制、横轴竖轴合并数组、连接数组

wohu1104的专栏

03-21

1847

1. flatten NumPy 的 flatten 函数也有改变 shape 的能力，它将高维数组变为向量。但是，它会发生数组复制行为。 In [57]: m = np.random.randint(1,10,(2,3)) In [58]: m Out[58]: array([[2, 1, 6], [4, 2, 4]]) In [59]: n = m.flatten()...

numpy array的复制-【老鱼学numpy】

weixin_30341735的博客

11-18

187

对象的引用看例子： a = np.array([0, 1, 2, 3]) b = a a[0] = 5 print("b=", b) # 判断a和b是否是同样的地址 print(b is a) 运行结果： b= [5 1 2 3] True 上面的例子中，我们改变了a的值，但打印出来b中的值也被修改了，原因是a和b指向相同的对象。复制如果我们想要解决修改了a的值不会影响到b中的...

python自带list类型和numpy中ndarray类型关于copy操作的三种类型

weixin_41116447的博客

07-19

2128

此处操作在python3环境有三种类型完全不复制、视图（view）或者叫浅复制（shadow copy）和深复制（deep copy），以下分list类型和ndarray类型说明 1、list类型 list5 = list1[:] 这种形式也与上图中的切片操作相同，会产生新的list。此处与“https://blog.youkuaiyun.com/u010099080/article/de...

Python学习4 ----Numpy3种复制操作对比

小熊猫的博客

08-25

840

Numpy3种复制操作对比 1 赋值操作(深复制) 这种操作得到的a和b完全一样,对b的属性进行改变,a也会变化,其原因在于a和b对应的数据在numpy中为同一存储位置,二者的唯一区别在于名称不同 2 view操作(浅复制) view()为浅复制,a和c共用数据,所以改变c的值,a里面的数据也会发生改变,但a和c在numpy中使用不同的存储位置 3 copy() copy()是我们经常使用的...

Numpy中的tile函数

Acapplella的博客

07-23

1829

本文转载自切糕糕的文字，转载仅供学习使用。 Numpy的 tile() 函数，就是将原矩阵横向、纵向地复制。tile 是瓷砖的意思，顾名思义，这个函数就是把数组像瓷砖一样铺展开来。举个例子，原矩阵： mat = array([[1,2], [3, 4]]) 横向： tile(mat, (1, 4)) # 等同于 tile(mat, 4) 结果: [[1 2 1 2 1 2 1 2] [3 ...

Python——NumPy（第二讲）

weixin_73504499的博客

07-24

1322

一维数组索引和切片、二维数组的索引和切片、改变数组的维度、数组的拼接、数组的转置、数组的分隔、数学函数、算术函数、统计函数、其他常用函数、数组排序、numpy广播机制、比较掩码

Python基础 NumPy数组相关概念及操作

chenjh027的博客

11-19

5224

NumPy是Python的一种开源的数值计算扩展库，提供数组支持以及相应的高效处理函数，它包含很多功能，如创建n维数组（）矩阵，对数组进行函数运算，数值积分，线性代数计算，傅里叶变换和随机数产生等。本文详细介绍了NumPy的知识及相关Python实现，是自学和复习Python很不错的工具。

Python 的 Numpy 数值计算

西门催学不吹雪

02-03

1516

文章目录1. Numpy 介绍2. Numpy 数组2.1 介绍2.2 数组属性2.3 创建数组 1. Numpy 介绍 Numpy（Numerical Python），是 Python 科学计算的基础包。Mumpy 主要提供了以下内容：快速高效的多维数组对象 ndarray。对数组执行元素级计算以及直接对数组执行科学计算的函数。线性代数、傅里叶变换及随机数生成的功能。将 C、C++...

python实现矩阵行列扩展

qq_42457169的博客

03-03

3482

方法一：用row_stack、column_stack def matrixExtend(mtx): r_m = np.ones(mtx.shape[1]) #根据每个矩阵的列数创建矩阵大小来扩展行 c_m = np.ones(150) for i in range(mtx.shape[1]): r_m[i] = np.NaN for i in range(150): c_m[i] = np.NaN while mtx.shape

numpy中的tile函数

二哈

10-27

431

在机器学习中的矩阵运算中常常会遇到横向复制矩阵与纵向复制矩阵元素的操作，这个时候就需要使用到numpy包中的tile函数了，使用tile函数进行复制的时候，方法中一般会传递一个或者是两个参数，当tile函数中传递一个参数的时候表示的是横向复制矩阵中的元素，当传递两个参数的时候表示的是横向与纵向复制矩阵中的元素，具体的数字表示的是复制多少次，下面是具体的例子： import numpy as np if __name__ == '__main__': # 使用numpy中的array方法创建数组

Python 中复制数组的 3 种方法

hdxx2022的博客

12-07

1万+

我们看看如何在 Python 中复制数组。有 3 种复制数组的方法：我们可以使用赋值运算符 (=) 创建数组的副本。语法：在 Python 中，语句不复制对象，它们在目标和对象之间创建绑定。当我们使用 = 运算符时，用户认为这会创建一个新对象；好吧，事实并非如此。它只创建一个共享原始对象引用的新变量。示例：1234567891011121314 我们可以看到两个数组都引用了同一个对象。一个浅副本意

python矩阵复制_如何在numpy数组中复制行或列？

weixin_40000457的博客

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7869

接近#1使用^{}-np.insert(a,2,a[1],axis=0)要复制列，请沿axis=1-np.insert(a,2,a[:,1],axis=1)作为函数来放置具有泛型重复数的-def dup_rows(a, indx, num_dups=1):return np.insert(a,[indx+1]*num_dups,a[indx],axis=0)def dup_cols(a, indx...

【python】numpy数组（array）扩充（复制）方法repeat和tile的使用

William Zhao's notes

10-25

12万+

用repeat和tile扩充数组元素，例如 [python] view plain copy "font-size:14px;">>>> import numpy as np >>> np.arange(10) array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> a = np.arange(10

列表list和numpy的ndarray的copy()函数

qq_43391414的博客

05-13

1149

在python里面，只是是赋值型的，两者都是一模一样的保持改变，即一个变化另外一个也要变化。 ndarray1=ndarray2 list1=list2 以list列表为例子如下： list1=[1,2,4] list2=list1 print("list1") print(list1) print("list2") print(list2) print("#########list1改变") list1.remove(4) print("list1") print(list1) print("li

python︱numpy、array——高级matrix（替换、重复、格式转换、切片）

素质云笔记

08-23

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先学了R，最近刚刚上手python,所以想着将python和R结合起来互相对比来更好理解python。最好就是一句python，对应写一句R。 python中的numpy模块相当于R中的matirx矩阵格式，化为矩阵，很多内容就有矩阵的属性，可以方便计算。以下符号： =R= 代表着在R中代码是怎么样的。 array模块定义了一种序列数据结构，看起来和list很相似，但是所有...

Numpy-复制操作

相信相信的力量

07-01

6253

复制操作Numpy中复制操作有三种，分别总结。=Simple assignments make no copy of array objects or of their data. 这是高级语言如C#等引用类型，对a的引用加1。viewThe view method creates a new array object that looks ate the same data. 这个方法只是在

numpy数组拼接方法介绍

最新发布

03-02

<think>嗯，用户让我详细介绍一下Python中numpy库用于数组创建的方法。首先，我需要回忆一下numpy的基本功能和常用数组创建函数。用户可能刚开始学习numpy，所以需要从基础讲起，但又不能太简单，要详细。我应该先解释numpy的重要性，比如在科学计算和数据处理中的用途。然后分点列出不同的创建方法，每种方法都给出例子和说明。比如np.array()是最基本的，从列表转换。接着是特殊数组，比如全零、全一、单位矩阵之类的。然后可能包括arange、linspace这样的数值范围生成，还有随机数组生成。要注意用户可能对参数不太熟悉，比如dtype或者shape，所以每个函数需要说明参数的作用。比如np.zeros((3,4))中的shape参数。另外，可能需要提到一些高级用法，比如从文件读取数据，或者复制现有数组。还有，用户可能想知道不同方法的应用场景，比如什么时候用empty而不是zeros，或者什么时候用linspace比arange好。这些实用性的建议会有帮助。要确保例子准确，使用中文，并且用$$包裹数学公式，行内公式用$，比如生成等差数列的时候用$n$个点。需要检查是否有遗漏的方法，比如asarray、frombuffer等，不过可能基础教程里不需要太深入，保持全面但简洁。最后总结一下各种方法的适用情况，帮助用户根据需求选择合适的方法。</think>NumPy作为Python科学计算的核心库，提供了十余种数组创建方法。以下为常用方法的分类详解（使用LaTeX公式说明数学规律）： --- ### 一、基础构造法 1. **列表转换法** ```python import numpy as np arr = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) # 嵌套列表创建2x3矩阵 ``` 数学表达式：$A = \begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \end{bmatrix}$ 2. **元组转换法** ```python arr = np.array(( (1,2), (3,4) )) # 使用元组创建数组 ``` --- ### 二、特殊矩阵生成 | 方法 | 功能描述 | 数学表示 | 示例代码 | |---------------------|----------------------------|--------------------------|---------------------------| | `np.zeros()` | 全零矩阵 | $Z_{m \times n} = 0$ | `np.zeros((2,3))` | | `np.ones()` | 全一矩阵 | $O_{m \times n} = 1$ | `np.ones((3,3), dtype=int)` | | `np.eye()` | 单位矩阵 | $I_n = \delta_{ij}$ | `np.eye(4)` | | `np.empty()` | 未初始化矩阵 | $M_{m \times n} = ?$ | `np.empty((2,2))` | | `np.full()` | 填充指定值 | $F_{m \times n} = c$ | `np.full((3,3), 7)` | --- ### 三、数值序列生成 1. **等差数列** ```python arr = np.arange(0, 10, 2) # [0, 2, 4, 6, 8] ``` 数学规律：$a_n = a_1 + (n-1)d$ 2. **等分数列** ```python arr = np.linspace(0, 1, 5) # [0.0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0] ``` 数学公式：$x_i = x_{min} + i \cdot \frac{x_{max}-x_{min}}{n-1}$ 3. **对数刻度** ```python arr = np.logspace(0, 2, 3) # [1, 10, 100] ``` 数学关系：$x_i = 10^{a + i \cdot \frac{b-a}{n-1}}$ --- ### 四、随机矩阵生成 ```python np.random.seed(42) # 设置随机种子保证可重复性 rand_arr = np.random.rand(2,3) # 均匀分布矩阵 randn_arr = np.random.randn(2,3) # 标准正态分布 randint_arr = np.random.randint(0,10,(3,3)) # 整数随机矩阵 ``` --- ### 五、高级构造法 1. **网格矩阵** ```python x = np.array([1,2,3]) y = np.array([4,5]) X, Y = np.meshgrid(x, y) # 生成坐标网格 ``` 输出结果： $$ X = \begin{bmatrix}1&2&3 \\ 1&2&3\end{bmatrix}, \quad Y = \begin{bmatrix}4&4&4 \\ 5&5&5\end{bmatrix} $$ 2. **矩阵复制** ```python base = np.array([[1,0], [0,1]]) tiled = np.tile(base, (2,3)) # 纵向复制2次，横向3次 ``` 生成结果： $$ \begin{bmatrix} 1&0&1&0&1&0 \\ 0&1&0&1&0&1 \\ 1&0&1&0&1&0 \\ 0&1&0&1&0&1 \end{bmatrix} $$ --- ### 六、I/O构造法 ```python # 从文本文件加载 data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',') # 从二进制文件恢复 arr = np.load('array_data.npy') # 内存映射（处理超大文件） mmap_arr = np.memmap('bigdata.dat', dtype=float, mode='r', shape=(1000,1000)) ``` --- **方法选择指南**： - 需要精确控制元素值 → `np.array()` - 快速初始化占位矩阵 → `np.empty()` - 生成坐标网格 → `meshgrid()` - 需要内存映射处理大文件 → `memmap()` - 机器学习数据初始化 → `np.random` 系列方法

Python: numpy tile()函数 可实现ndarray的横向纵向复制

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