Python numpy函数：tile（）

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#numpy #tile

本文介绍了 numpy 模块中的 tile 函数，该函数用于重复指定的数组以形成新的数组。例如，通过调用 tile(A, n) 可以将数组 A 重复 n 次。这对于需要快速创建重复模式的数据集特别有用。

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tile函数位于Python模块numpy.lib.shape_base中，它的功能是重复某个数组。比如tile（A，n）是将数组A重复n次，构成一个新数组。


Numpy:tile用法图解
zhaoguanhua的博客
01-25 2685
一、repeat() 根据axis来确定整体来进行复制 二、title() 用法:numpy.tile(A, reps) 参数: A:输入矩阵 reps:数组A沿每个轴的重复次数 数组复制原理介绍 reps的长度为d，复制的结果数组的维度是max(d,A.dims)。 如果A的维度小于reps的长度(A.ndim<d)，数组A将会被增加新的轴，新轴的尺寸为1，比如A的形状是(2,3),reps是[2,2,2]，这时reps的长度d=3，数组A的形状A.ndim=2，复制前数组A先增加一个轴，
利用Python进行数据分析----numpy.title()
weixin_41829234的博客
08-13 6364
numpy.tile(A, reps) :通过重复A给出的次数来构造数组。 Parameters: A : array_like The input array. reps : array_like The number of repetitions of A along each axis. Returns: c : ndarray The tiled output array. Examp...
numpy.title
one-way or another
05-18 1108
重复A,B次，这里的B可以时int类型也可以是元组类型。 >>> import numpy >>> numpy.tile([0,0],5)#在列方向上重复[0,0]5次，默认行1次 array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]) >>> numpy.tile([0,0],(1,1))#在列方向上重复[0,0]1次，行1次 array([[0, 0]]) >>> numpy.tile([0,0],(2,1))#
[python] numpy.tile()
qq_40230492的博客
06-04 175
A=([1,2,3],[4,5,6]) tile(A,3):   每一维复制三遍 =tile(A,(1,3))tile(A,(2,3)) : 等于重复复制两遍  tile(A,(1,3))
numpy.tile()函数说明
SuHangxiu的博客
05-18 334
numpy.tile()函数说明 这个函数的作用是把数组沿各个方向复制，我这里不用x轴、y轴之类的说法，用中括号的位置来说明。当参数只有一个数字的时候，这个函数会将数组最里面的中括号的内容在中括号里面扩展复制。看代码就能明白： ar = np.array([1,2,3]) print(ar) print(np.tile(ar,0)) print(np.tile(ar,1)) print(np.tile(ar,2)) 输出为： [1 2 3] [] [1 2 3] [1 2 3 1 2 3] 当只有一个参
Python-Numpy库中的tile（）函数详解
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weixin_41998772的博客
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numpy库中tile（）函数详解简介格式返回值举例1、横向平铺2、纵向平铺3、横向纵向平铺机器学习实例参考 简介 tile（）函数是在Python的numpy.lib.shape_base库中，其功能是平铺所给的数组。 注意：使用前需import numpy import库或模块的三种方法（以numpy库为例） import numpy 说明：import整个numpy库，在import时简单，但使用时麻烦，其缺点在于： 1、调用整个库或模块浪费时间和资源，尤其是需要多个库或模块支撑时。 2、在使
python3中numpy函数tile的用法详解
12-23
tile函数位于python模块 numpy.lib.shape_base中，他的功能是重复某个数组。比如tile(A,n)，功能是将数组A重复n次，构成一个新的数组，我们还是使用具体的例子来说明问题：(至于为什么是在numpy.lib.shape_base中,我...
源码侦探：理解 numpy 中的 tile 方法
最新发布
weixin_73541770的博客
11-03 787
在这篇博客中，我们深入探讨了 NumPy 库中的 tile 函数，它用于通过沿指定轴重复输入数组的元素来构造扩展数组。我们详细分析了 tile 函数的参数及其处理逻辑，包括输入数组的维度、重复次数的指定方式，以及如何根据这些参数自动调整数组的形状。在具体实现中，我们重点解释了如何根据每个轴的重复次数进行数组元素的重塑和重复。特别是，当 reps 中的重复次数不等于 1 时，函数会调整数组的形状并使用 repeat 方法生成所需的输出。
Python Numpy数组扩展repeat和tile使用实例解析
09-18
在Python的科学计算库Numpy中，`repeat`和`tile`两个函数是用于数组扩展的重要工具，它们能够根据特定需求复制和排列数组元素。这两个函数在数据处理、数据分析以及机器学习等领域有着广泛的应用。 首先，`numpy....
机器学习-tile函数
Cutepingping的博客
09-03 628
1、Python中numpy会遇到tile tile的作用是将矩阵进行复制。tile中有两个参数(A,B) A代表将行复制的次数，B代表将列复制的次数 栗子： tile([0,0],(1,1)) [0,0] tile([0,0],(2,1)) [[0,0] [0,0]]
python的numpy常见函数之tile()用法
xinjieyuan的博客
07-05 686
他的功能是重复某个数组，位于python模块 numpy.lib.shape_base中。如tile(A,n)，功能是将数组A重复n次，构成一个新的数组，但是使用还是有一些细微的区别：我们创建一个a，如图下图，使用tile来创建b，注意看b的数据结构:&gt;&gt;&gt; a=[1,2,3]&gt;&gt;&gt; b=tile(a,2)&gt;&gt;&gt; barray([1,2,3,1...
Python-Numpy的tile函数用法
yuehanliushuang的博客
04-13 462
>>> tile(1,2) array([1, 1])   >>> tile((1,2,3),3) array([1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3])   >>> tile(a,2) array([[1, 2, 3, 1, 2, 3], [4, 5, 5, 4, 5, 5]])   >>> b=[1,3,5] >>>
【python函数】np.tile()函数用法解析
风巽·剑染春水的博客
11-04 7613
  np.tile(A,reps){np.tile(A,reps)}np.tile(A,reps)函数可对输入的数组，元组或列表进行重复构造，其输出是数组   该函数有两个参数：   A{A}A：输入的数组，元组或列表   reps{reps}reps：重复构造的形状，可为数组，元组或列表 为了方便，这里测试采用数组输入 reps{reps}reps可为一个值 import numpy as np x = np.array([[1,2],[3,4]]) y = np.tile(x, 2) print('-
50个常用的 Numpy 函数详解！
m0_58477260的博客
02-02 3876
创建数组1、Array它用于创建一维或多维数组Dtype:生成数组所需的数据类型。ndim:指定生成数组的最小维度数。还可以使用此函数将pandas的df和series转为NumPy数组。2、Linspace创建一个具有指定间隔的浮点数的数组。start:起始数字end:结束Num:要生成的样本数，默认为50。3、Arange在给定的间隔内返回具有一定步长的整数。step:数值步长。4、Uniform在上下限之间的均匀分布中生成随机样本。
python数据归一化
Mr.horse的博客
11-13 7295
在机器学习中，往往需要归一化数据集，下面的公式可以把数据归一化到0~1区间： newvalue = （oldvalue - min）/（max - min） python实现的代码如下： def autoNorm(dataSet): minVals = dataSet.min(0) # 取每一列的最小值 maxVals = dataSet.max(0) # 取每一列的最大值...
Numpy中 tile函数的用法
baiyu9821179的专栏
11-27 8801
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,(
【python】numpy中tile函数用法
dz4543的博客
05-15 327
看机器学习实战，用到了这么个tile函数，不知道是干嘛的。实验了几次发现有点意思： import numpy as np &gt;&gt;&gt;np.tile([1,2],5) &gt;&gt;&gt;array([1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2])#在行方向重复[1,2]5次，默认行1次等同于np.tile([1,2],(1,5)) &gt;&gt;&gt;np...
np.tile()函数
lady_chen的博客
03-04 2896
np.tile()函数
np.title函数作用
余音的博客
10-17 6643
https://blog.csdn.net/qq_39072607/article/details/89364254
用Numpy实现的CLAHE函数：
05-13
以下是用 Numpy 实现的 CLAHE 函数代码： ```python import numpy as np from numpy.lib.stride_tricks import as_strided def clahe(image, clip_limit=0.03, grid_size=(8,8)): # Convert image to grayscale if necessary if image.ndim == 3: image = np.dot(image[...,:3], [0.2989, 0.5870, 0.1140]) # Calculate histogram for the image hist, bins = np.histogram(image.flatten(), 256, [0,256]) # Calculate maximum bin value for the clip limit max_bin = np.max(hist) clip_limit = max(int(clip_limit*image.size), max_bin) # Calculate cumulative distribution function (CDF) cdf = np.cumsum(hist) # Calculate CDF for clipped histogram clipped_hist = np.clip(hist, 0, clip_limit) clipped_cdf = np.cumsum(clipped_hist) # Calculate equalized pixel values equalized_values = (clipped_cdf/cdf.max()*255).astype('uint8') # Map equalized pixel values to image equalized_image = equalized_values[image] # Create tiles for adaptive histogram equalization tile_size = (np.array(image.shape)//np.array(grid_size)).astype(int) padded_size = (np.ceil(image.shape/tile_size)*tile_size).astype(int) padded_image = np.zeros(padded_size, dtype=image.dtype) padded_image[:image.shape[0], :image.shape[1]] = image tiles = as_strided(padded_image, shape=tuple(grid_size)+tuple(tile_size), strides=padded_image.strides+padded_image.strides) # Apply adaptive histogram equalization to the tiles for i in range(grid_size[0]): for j in range(grid_size[1]): tile = tiles[i,j] tile_hist, _ = np.histogram(tile.flatten(), 256, [0,256]) tile_max_bin = np.max(tile_hist) tile_clip_limit = max(int(clip_limit*tile.size/image.size), tile_max_bin) tile_cdf = np.cumsum(tile_hist) tile_clipped_hist = np.clip(tile_hist, 0, tile_clip_limit) tile_clipped_cdf = np.cumsum(tile_clipped_hist) tile_equalized_values = (tile_clipped_cdf/tile_cdf.max()*255).astype('uint8') tile_equalized_image = tile_equalized_values[tile] tiles[i,j] = tile_equalized_image # Combine the tiles into a single image equalized_image = np.vstack([np.hstack(row) for row in tiles]) equalized_image = equalized_image[:image.shape[0], :image.shape[1]] return equalized_image ``` 这个函数接受一个灰度图像作为输入，并使用 Numpy 实现 CLAHE 算法以增强图像。传递给函数的参数包括： - `image`: 要增强的图像，必须是灰度图像。 - `clip_limit`: 控制 CLAHE 中限制对比度的阈值。 - `grid_size`: 确定图像被分成的网格的大小。 函数中的代码实现了以下步骤： 1. 将图像转换为灰度图像（如果需要）。 2. 计算图像的直方图。 3. 根据限制对比度的阈值计算 CLAHE 中的 clip limit。 4. 计算累积分布函数 (CDF)。 5. 计算 CLAHE 中剪切直方图的 CDF。 6. 计算均衡像素值。 7. 将均衡像素值映射到图像。 8. 创建用于自适应直方图均衡化的瓷砖。 9. 对瓷砖应用自适应直方图均衡化。 10. 将瓷砖组合成单个图像。 11. 返回增强的图像。 这个函数使用 Numpy 的强大功能，包括数组索引、数组计算、数组切片和数组重塑。它还使用了 `as_strided` 函数来创建瓷砖数组和数组视图。
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