python numpy的tile函数

tile是numpy.lib.shape_base中的函数，作用就是重复某个数组构成一个新的数组，其help帮助信息如下：

Help on function tile in module numpy.lib.shape_base:

tile(A, reps)
    Construct an array by repeating A the number of times given by reps.

也就是将数组A重复reps次，不过特殊的是reps可以是整数，也可以是数组。

对于reps为整数的情况比较好理解，看实际操作，

>>> a=eye(2)
>>> a
array([[1., 0.],
       [0., 1.]])
>>> b=tile(a,2)
>>> b
array([[1., 0., 1., 0.],
       [0., 1., 0., 1.]])
>>> 

以矩阵为整体复制2次，注意，次数包括一开始的那个，也即是实际复制了一次。并且要注意的是，这时复制是在列向量方向复制。

再看下reps为数组的情况，

>>> a=eye(2)
>>> a
array([[1., 0.],
       [0., 1.]])
>>> c=tile(a,[1,2])
>>> c
array([[1., 0., 1., 0.],
       [0., 1., 0., 1.]])
>>> d=tile(a,[3,2])
>>> d
array([[1., 0., 1., 0.],
       [0., 1., 0., 1.],
       [1., 0., 1., 0.],
       [0., 1., 0., 1.],
       [1., 0., 1., 0.],
       [0., 1., 0., 1.]])
>>> 

因此，当reps为数组时，数组在行向量和列向量方向同时复制。数组第一维作为行向量长度复制次数，数组第二维作为列向量长度复制。

以此类推，当数组为三维数组时如下，其实就是先在二维基础上复制，再以此时整个矩阵为基础，再列向量方向扩展。

>>> a=eye(2)
>>> a
array([[1., 0.],
       [0., 1.]])
>>> d=tile(a,[3,3,3])
>>> d
array([[[1., 0., 1., 0., 1., 0.],
        [0., 1., 0., 1., 0., 1.],
        [1., 0., 1., 0., 1., 0.],
        [0., 1., 0., 1., 0., 1.],
        [1., 0., 1., 0., 1., 0.],
        [0., 1., 0., 1., 0., 1.]],

       [[1., 0., 1., 0., 1., 0.],
        [0., 1., 0., 1., 0., 1.],
        [1., 0., 1., 0., 1., 0.],
        [0., 1., 0., 1., 0., 1.],
        [1., 0., 1., 0., 1., 0.],
        [0., 1., 0., 1., 0., 1.]],

       [[1., 0., 1., 0., 1., 0.],
        [0., 1., 0., 1., 0., 1.],
        [1., 0., 1., 0., 1., 0.],
        [0., 1., 0., 1., 0., 1.],
        [1., 0., 1., 0., 1., 0.],
        [0., 1., 0., 1., 0., 1.]]])
>>> e=tile(a,[3,3,3,3])
>>>

点到为止吧^.^