Python中numpy中tile和repeat用法和区别

最新推荐文章于 2024-06-13 00:23:49 发布
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#numpy #tile #数组复制元素

本文探讨了Python numpy库中的tile和repeat函数，重点解释了它们的使用方法和区别。tile函数通过指定轴上的重复次数来复制数组，而repeat函数则简单地按元素重复数组。以tile(数组, (重复次数,))为例，它首先沿最后一个轴复制，然后逐次向前复制，最终形成新的数组。理解这两个函数对于高效处理numpy数组至关重要。" 103276776,8589984,Hadoop Shell命令详解与实战,"['Hadoop', '大数据开发', '文件系统', '命令行']

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tile

  1. tile(数组，重复次数)
  2. tile(数组,(第1维重复次数，第2维重复次数,...,第n维重复次数))

例子

tile(数组,(沿着第1维的轴重复次数，沿着第2维的轴重复次数,…,沿着第n维的轴重复次数))

我看了下numpy中tile()函数的源码，它是这么做的。
(第1维重复次数，第2维重复次数,...,第n维重复次数)这是个元组，复制的顺序是从最后那个维度开始往前执行复制操作。
假如是tile(a,(2,4,3)，它先将a复制3次将结果保存到a，然后复制4次然后增加一维再保存到a，然后再复制2次然后增加一维返回结果。
这个元组维度和目标数组维度一样，因为它是要沿着某个轴进行复制。看下面这个例子

a = np.array([0,1,2])
np
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numpy np.repeat 与 np.tile的区别， numpy.ravel()函数
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marho
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转自：http://blog.youkuaiyun.com/henryghx/article/details/16906235 http://blog.sina.com.cn/s/blog_6bd0612b0101cr3u.html 用repeat和tile扩充数组元素，例如， In [32]: a=np.arange(10) In [33]: a Out[33]: ar
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用Numpy扩充数组元素之repeat和tile
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用repeat和tile扩充数组元素，例如， In [32]: a=np.arange(10) In [33]: a Out[33]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) In [34]: a.repeat(5) Out[34]: array([0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2
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1.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: import numpy as np mat = np.array([[1,2], [3, 4]]) 横向： print(np.tile(mat,(1, 4))) #等同于 print(np.tile(...
Python | 复制矩阵：np.repeat 与 np.tile的区别
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1. 介绍 np.repeat() 和 np.tile() 两个函数都能实现对矩阵进行复制操作； 其不同在于： np.repeat() 函数实现的是对矩阵按照行或者列，对其中的某一行（列）复制N次，接着复制下一行（列），知道矩阵的每一行（列）复制结束； np.tile() 函数实现对矩阵整体复制，将矩阵整体复制N次，放到新的矩阵中。 PS：不好理解没关系，看一遍程序结果就知道了。 2. np.repeat() 用法： output = np.repeat(data, repeats=m, axis=n)
详解numpy的repeat和tile 用来复制数组
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07-15 1793
repeat和tile都可以用来复制数组的，但是有一些区别 关键区别在于repeat是对于元素的复制，tile是以整个数组为单位的 ，repeat复制时元素依次复制，注意不要用错，区别[1,1,2,2]和[1,2,1,2] repeat 用法 np.repeat(a, repeats, axis=None) 重复复制数组a的元素，元素的定义与axis有关，axis不指定时，数组会被展开进行复制，每个元素就是一个值，指定axis时，就是aixis指定维度上的一个元素 a = np.array([[1,2],
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Python中numpy库生成8×8黑白跳色国际棋盘图像
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03-11
<think>好的，用户想用Python的numpy库生成一个8x8的黑白跳色国际棋盘图像。我需要一步步思考如何实现这个需求。 首先，国际棋盘是8x8的，黑白交替排列。每个格子应该是纯黑或纯白，而且相邻格子颜色不同。那如何用numpy数组来表示呢？通常图像可以用三维数组（高度，宽度，通道）来表示，这里因为是黑白图像，可能用单通道或者三通道。不过通常RGB是三通道，每个颜色用0-255的值。比如白色是(255,255,255)，黑色是(0,0,0)。 那第一步是创建一个8x8的数组，每个元素代表一个格子。然后让这个数组中的元素交替为0和1，0代表黑，1代表白。或者反过来。之后将这个数组扩展到每个格子的大小，比如每个格子放大成多个像素，比如比如每个格子是10x10像素，这样整个图像就是80x80像素。或者用户可能希望直接生成8x8的像素图像，每个格子是一个像素点，但那样图像太小，可能看不清楚。所以通常需要放大。 所以步骤可能是：先创建一个8x8的布尔型或0/1的数组，然后用某种方法将其扩展成更大的数组，比如每个元素重复多次，然后转换为图像。 那如何创建初始的8x8棋盘？可以用numpy的索引技巧。比如，对于i行j列，如果i+j是偶数，则是白色，否则是黑色。或者反过来。可以用i和j的和的模2来决定。 比如，np.indices((8,8))可以得到两个数组，行和列的索引。然后相加，再模2，得到一个0和1的数组。或者直接用切片的方式，比如每隔一行翻转一次。 例如： array = np.zeros((8,8), dtype=int) array[1::2, ::2] = 1 array[::2, 1::2] = 1 但可能更简单的是用i和j的和的奇偶性。比如： i, j = np.ogrid[:8, :8] checkerboard = (i + j) % 2 这样得到的checkerboard数组每个元素在i+j为偶数时为0，奇数时为1。或者反过来，根据需求调整。 然后，要将这个8x8的数组扩展成更大的图像。比如每个格子放大到10x10像素。可以使用np.kron函数，进行克罗内克积，将每个元素变成10x10的块。例如：np.kron(checkerboard, np.ones((10,10), dtype=int))。但这样生成的数组可能数值是0和1，需要转换成0和255的像素值。或者直接乘以255。 接着，用PIL库的Image.fromarray将数组转换为图像。需要注意的是数据类型是否正确，比如uint8类型，数值0和255。如果是单通道的话，可能需要设置模式为'L'（灰度），或者三通道的'RGB'模式。 举个例子： import numpy as np from PIL import Image # 创建8x8棋盘格 checkerboard = np.indices((8,8)).sum(axis=0) % 2 # 或者用 (i + j) % 2 checkerboard = (checkerboard * 255).astype(np.uint8) # 0和255的数值 # 放大到80x80像素 tile_size = 10 expanded = np.kron(checkerboard, np.ones((tile_size, tile_size), dtype=np.uint8)) # 转换为图像 img = Image.fromarray(expanded, mode='L') img.save('checkerboard.png') 或者如果是三通道的话，需要将二维数组扩展为三维，每个元素是三个相同的值。比如： expanded_rgb = np.stack([expanded]*3, axis=2) 然后使用mode='RGB'。 不过可能用户只需要单通道的灰度图像。或者可能希望每个格子是纯黑或纯白的RGB。 此外，需要注意numpy数组的数据类型是否正确，比如在乘以255后是否转换为uint8，否则Image.fromarray可能无法正确显示。 那总结步骤： 1. 生成8x8的0和1的数组，根据行列索引的和的奇偶性。 2. 将每个元素扩展为更大的块，比如10x10，使用np.kron或repeat函数。 3. 转换为0和255的值，并设置正确的数据类型为uint8。 4. 使用PIL库生成图像并保存或显示。 可能的错误点：数组类型不正确，例如不转换为uint8的话，图像可能无法正确显示。或者放大倍数设置错误。 此外，可能需要处理颜色反转的问题，比如如果用户希望左上角是白色，那么初始的checkerboard数组是否正确？ 比如，i和j都是从0开始，所以当i=0,j=0时，和为0，模2得0，设置为白色的话可能需要取反。或者调整生成数组的方式。 比如，希望左上角是白色，那么当(i+j) %2 ==0时设为255，否则0。或者根据具体情况调整。 综上，正确的代码可能如下： import numpy as np from PIL import Image # 创建8x8的棋盘格数组（0和1） checkerboard = (np.indices((8, 8)).sum(axis=0) % 2).astype(np.uint8) # 将0转换为黑色（0），1转换为白色（255） checkerboard = checkerboard * 255 # 放大每个格子到10x10像素 tile_size = 10 expanded = np.kron(checkerboard, np.ones((tile_size, tile_size), dtype=np.uint8)) # 创建图像 img = Image.fromarray(expanded, mode='L') img.show() 或者，如果用户不需要放大，直接生成8x8的图像的话，每个像素代表一个格子，但这样图像太小，几乎看不到。所以放大是必要的。 另外，可以使用numpy的tile函数或者repeat函数来扩展数组。例如： expanded = np.repeat(np.repeat(checkerboard, tile_size, axis=0), tile_size, axis=1) 这可能更直观。两种方法都可以，kron可能更高效，但结果是一样的。 总结，用户的问题需要生成一个8x8的黑白棋盘图像，通过numpy生成数组，放大后用PIL保存为图像。关键步骤是数组的生成和放大，以及数据类型的处理。</think>要使用Python的`numpy`生成8×8黑白跳色国际棋盘图像，可按照以下步骤操作： --- ### **1. 分析棋盘结构** 国际象棋棋盘的特征： - 8×8网格 - 黑白交替排列，左上角为黑色 - 每个格子的颜色由行列索引之和的奇偶性决定： - `(行号 + 列号) % 2 == 0` → 黑色 - `(行号 + 列号) % 2 == 1` → 白色 --- ### **2. 生成棋盘矩阵** 利用`numpy`的索引操作生成0和1的矩阵（0表示黑，1表示白）： ```python import numpy as np # 生成8x8矩阵，0表示黑，1表示白 checkerboard = np.indices((8, 8)).sum(axis=0) % 2 ``` --- ### **3. 放大像素尺寸** 直接生成的矩阵每个元素对应1像素，图像太小。需放大每个格子（例如每个格子放大到10×10像素）： ```python tile_size = 10 # 每个格子像素大小 expanded = np.kron(checkerboard, np.ones((tile_size, tile_size))) ``` --- ### **4. 转换为图像** 将矩阵映射为0-255的灰度值，并用`PIL`库保存为图像： ```python from PIL import Image # 将0/1映射为0（黑）和255（白） image_data = (expanded * 255).astype(np.uint8) # 创建图像并保存 img = Image.fromarray(image_data, mode='L') img.save('chessboard.png') ``` --- ### **完整代码** ```python import numpy as np from PIL import Image # 生成8x8棋盘矩阵（0为黑，1为白） checkerboard = (np.indices((8, 8)).sum(axis=0) % 2) # 放大每个格子到10x10像素 tile_size = 10 expanded = np.kron(checkerboard, np.ones((tile_size, tile_size))) # 转换为灰度图像 image_data = (expanded * 255).astype(np.uint8) img = Image.fromarray(image_data, mode='L') img.save('chessboard.png') ``` --- ### **效果说明** - 生成的图像尺寸为80×80像素（8格×10像素/格）。 - 若需调整格子大小，修改`tile_size`值。 - 若需左上角为白色，将矩阵取反：`checkerboard = 1 - checkerboard`。 ![生成的黑白棋盘效果示意图](生成的图像示例，实际运行后可见清晰的黑白交替棋盘)
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