python中repeat函数用法

np.repeat 是 NumPy 库中的一个函数，用于沿着指定的轴重复数组的元素。这个函数非常灵活，可以用于各种数据形状，包括一维数组、二维数组以及更高维度的数组。

基本用法

import numpy as np

# 创建一个一维数组
arr = np.array([1, 2, 3])

# 使用 np.repeat 重复数组元素
# 这里的 repeats 参数指定了每个元素应该被重复的次数
repeated_arr = np.repeat(arr, [1, 2, 3])

print(repeated_arr)

输出：

[1 2 2 3 3 3]

在这个例子中，数组 [1, 2, 3] 中的元素 1 被重复了 1 次，2 被重复了 2 次，3 被重复了 3 次。

沿指定轴重复

当处理多维数组时，你可以指定一个轴来重复元素。

# 创建一个二维数组
arr_2d = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 沿着第一个轴（行）重复元素
# 这里 axis=0 表示沿着行方向，即每一行都会被重复指定的次数
repeated_arr_2d_axis0 = np.repeat(arr_2d, [2, 1], axis=0)

print(repeated_arr_2d_axis0)

输出：

[[1 2]
 [1 2]
 [3 4]]

在这个例子中，二维数组的第一行被重复了 2 次，第二行被重复了 1 次。

如果你沿着第二个轴（列）重复元素，结果会是这样的：

# 沿着第二个轴（列）重复元素
# 这里 axis=1 表示沿着列方向，即每一列都会被重复指定的次数
repeated_arr_2d_axis1 = np.repeat(arr_2d, [2, 1], axis=1)

print(repeated_arr_2d_axis1)

输出：

[[1 1 2]
 [3 3 4]]

在这个例子中，二维数组的第一列（实际上是每行的第一个元素）被重复了 2 次（但实际上看起来像是每行的前两个元素都是原来的第一个元素，因为它们是连续的），第二列被重复了 1 次（但实际上没有变化，因为已经是最后一次了，这里的 1 主要是指示不改变该列的重复次数）。不过，更常见的做法是指定每个元素在其所在列中的重复次数，比如 [1, 2] 会使得第一列的元素不重复，第二列的元素重复一次。

注意事项

• repeats 参数可以是一个整数，也可以是一个与数组相应维度长度相同的数组。如果是一个整数，那么数组中的每个元素都会被重复这么多次。如果是一个数组，那么每个元素会被重复对应位置上的次数。
• axis 参数指定了沿着哪个轴进行重复。对于一维数组，这个参数可以忽略（或者设置为 None，但实际效果与省略相同），因为只有一个方向可以重复。对于多维数组，必须明确指定轴。
• 如果 axis 参数的值超出了数组的维度范围，会引发 AxisError。