matlab(repmat) -----np.tile

最新推荐文章于 2025-05-09 00:15:00 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-09 00:15:00 发布 · 462 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

博客可能围绕Matlab的repmat函数和Numpy的tile函数展开，这两个函数在信息技术领域常用于数组操作等，可能会对它们的功能、使用场景、性能等方面进行对比分析。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

Pandas学习（一）——预备知识（Python基础NumPy基础）
jasminefeng的博客
12-13 1487
1.1.1、语法糖 两个比较实用的语法糖是列表（字典）推导式和条件赋值 这个例子举得很好，把两个语法糖结合在一起展现了。 我自己还尝试了一个。我现在想把这个字典里的所有的键值对拼接成一个字符串。 没学语法糖的时候我是这么做的。 dict1 = {'a':1,'b':3,'c':2} s = '' for key, val in dict1.items(): s = s + key + '_' + str(val) + '_' print(s) # a_1_b_3_c_2_ 但是学了语法糖后，我可以用
Numpy中 tile函数的用法
baiyu9821179的专栏
11-27 8830
titl函数: a=arange(1,3)#a的结果是：array([1,2])1,当 tile(a,1) 时:tile(a,1)#结果是array([1,2]) tile(a,2)#结果是array([1,2,1,2]) tile(a,3)#结果是array([1,2,1,2,1,2]) 说明tile函数第二个参数是用来控制a重复次数的 2,当tile(a,(
numpy tile 和 matlab repmat
Addmana的专栏
11-09 2751
如果matrix 是二维，numpy tile 和 matlab repmat表现一样。 如果是三维张量，那么需要 gg = temp_gg[:,:,np.newaxis] np.tile(gg, (1,1,dimY[n]))改。
np.tile
Do not mess it up
03-01 531
https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.tile.html 就是把一个数组看成一个整体，然后复制若干遍， 注意最后的dimension，是从后往前变化的
MATLAB中repmat是什么,在NumPy中，MATLAB的repmat是什么？
weixin_33488806的博客
03-17 1899
我是这样理解的。 很高兴被纠正，希望这有助于。假设你有一个2×3元素的matrixM. 这显然有两个维度。我可以看到Matlab和Python之间没有区别，而要求沿着matrix已经有的维度来操作inputmatrix。 因此这两个命令repmat(M,m,n) % matlab np.tile(M,(m,n)) # python对于等级2的matrix(二维)是非常等价的。当你要求重复/平铺超过...
matlab tile,Tile Simulink Diagrams
weixin_36106506的博客
03-21 423
Create Report with Image TilesOpen a model with a large diagram.model = 'slreportgen_demo_big_diagram';open_system(model);Create large image file to split into tiles.imgFile = [model '.png'];print('-d...
numpy 辨异（四）—— np.repeat 与 np.tile
02-20 9553
二者执行的是均是复制操作； 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；
Python中np.tile
09-14
正如引用[^2]中提到的，`np.tile` 类似于 MATLAB 的 `repmat` 函数，主要用于“复制和平铺矩阵”。 #### 2. **使用方法** `np.tile` 的语法非常简单： ```python numpy.tile(A, reps) ``` - **参数说明**： -...
如何用python实现matlab repmat函数功能
06-13
在 Python 中，可以使用 NumPy 库的 `tile()` 函数来实现类似于 MATLAB 中的 `repmat()` 函数的功能。 `tile()` 函数可以将一个数组沿指定的方向，重复指定的次数。 例如，假设我们有一个 3x2 的矩阵 `A`，我们想...
用python tensor 实现matlab函数repmat
04-25
对于您的问题，可以使用Python的NumPy库来进行实现，可以使用tile函数来实现Matlab中的repmat函数。具体实现请参考以下代码： import numpy as np # 定义一个矩阵 a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 利用tile函数...
matlab中xx=repmat(x,n,1),yy=repmat(y,1,n)是什么意思？若换为python预言表示应为什么？
最新发布
10-04
我们有两个Matlab表达式需要解释并转换为Python： 1. xx = repmat(x, n, 1) 2. yy = repmat(y, 1, n) 根据引用[1]和引用[3]：repmat函数的功能是复制矩阵（或... Matlab的repmat(A, m, n)在NumPy中可以用np.tile...
matlab prctile
weixin_30359021的博客
03-31 2340
Y = prctile(X,p) 计算X中大于p%的值，p必须介于0和100之间。 对于向量而言， prctile(X,p) 为X中元素的p百分位数。如，若p=50，则Y为X的中值。 对于矩阵X和标量p， prctile(X,p)为包含每一列的p百分位数的行向量。若p为向量，则Y的第i行为X的p(i)。举例：x = (1:5)'*(1:5)x =1 2 3 4 52 4 6 8 103 6 ...
Python和Matlab对照表
落日之城
12-20 2935
【代码】Python和Matlab对照表。
np.tile()函数
weixin_37260876的博客
08-01 3873
tile函数位于python模块 numpy.lib.shape_base中，他的功能是重复某个数组。 from numpy import *  a=[0,1,2]     #这就是那个模板 b=tile(a,2)    #b就是通过模板a,构建的另一个数组,也就是我们想要的目标 print(b) 得到的结果是 array([0,1,2,0,1,2])   from numpy i...
matlab中repmat函数的用法
热门推荐
anqier1009的专栏
01-19 44万+
B = repmat(A,m,n)B = repmat(A,[m n])B = repmat(A,[m n p...])这是一个处理大矩阵且内容有重复时使用，其功能是以A的内容堆叠在（MxN）的矩阵B中，B矩阵的大小由MxN及A矩阵的内容决定，如果A是一个3x4x5的矩阵，有B = repmat(A,2,3)则最后的矩阵是6x12x5例如：>>B=repmat( [1 2;3 4],2
matlab：实现重复拼接图像（附带源码）
欢迎来到我的博客！这里是一个专注于计算机技术的分享平台，涵盖编程开发、算法研究、系统架构、软件工程等多个领域。无论你是初学者还是资深开发者，都能在这里找到有价值的内容。
05-09 803
matlab：实现重复拼接图像（附带源码）
Matlab函数之prctile
H&&Z的博客
02-22 2万+
prctile       计算百分位数 语法      Y = prctile(X,p)      Y = prctile(X,p,dim) prctile表示下分位    分位值说明：Pn为n分位值。表示被调查群体中有n%的数据小于此数值。n的大小反应市场的不同水平，通常使用P10、P25、P50、P75、P90来表示市场的不同水平。10分位值：表示有10%的数据小于此数值
MATLAB中tiledlayout函数使用
jk_101的博客
07-04 9548
目录语法说明示例创建 2×2 布局指定流式图块排列调整布局间距 创建共享标题和轴标签在面板中创建布局 对坐标区设置属性 创建占据多行和多列的坐标区 从特定编号的图块开始放置坐标区对象显示极坐标图和地理图重新配置上一个图块中的内容重新配置跨图块坐标区替换上一个图块中的内容 在单独图块中显示共享颜色栏 手动创建和配置坐标区 tiledlayout函数的功能是创建分块图布局。 说明 tiledlayout(m,n) 创建分块图布局，用于显示当前图窗中的多个绘图。该布局有固定
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值