Python: 将一个numpy数组连接（或复制）N次

Question

我希望通过将一个Mx1的ndarray克隆N次来创建一个MxN的numpy数组。是否有一种高效的Pythonic方法来实现这个目标而不需要用循环？

顺便说一下，以下方法对我无效（X是我的Mx1数组）：

   numpy.concatenate((X, numpy.tile(X,N)))

由于它创建了一个[M*N,1]数组而不是[M,N]。

- stelios

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tile(X,N) 可以实现这个功能。 - gg349

Pythonicзҡ„ж–№ејҸдёҚжҳҜдҪҝз”ЁtileгҖҒrepmatзӯүж–№жі•пјҢиҖҢжҳҜдҪҝз”Ёе№ҝж’ӯгҖӮ - YXD

你可能不需要扩展它。例如，如果它与[M,N]或[1,N]矩阵相加或相乘，则结果将为[M,N]。numpy会自动进行广播。实际上，您可以使用以下方法来扩展数组：X + np.zeros(N)。 - hpaulj

Answer 1

你已经接近了，你需要使用np.tile, 但是像这样：

a = np.array([0,1,2])
np.tile(a,(3,1))

结果：

array([[0, 1, 2],
   [0, 1, 2],
   [0, 1, 2]])

如果你调用 np.tile(a,3)，你会得到像你之前看到的 concatenate 的行为。

array([0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2])

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.tile.html

- Cory Kramer

Answer 2

你可以使用 vstack：

numpy.vstack([X]*N)

或者数组（感谢下面的bluenote10）：

numpy.array([X]*N)

例如

>>> import numpy as np
>>> X = np.array([1,2,3,4])
>>> N = 7
>>> np.vstack([X]*N)
array([[1, 2, 3, 4],
       [1, 2, 3, 4],
       [1, 2, 3, 4],
       [1, 2, 3, 4],
       [1, 2, 3, 4],
       [1, 2, 3, 4],
       [1, 2, 3, 4],
       [1, 2, 3, 4],
       [1, 2, 3, 4]])

- Lee

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vstack 在需要重复多维数组时非常有用，例如：a=[[1,2,3,4][5,6,7,8]] 可以通过 np.vstack([a]*2) 变成 [[1,2,3,4][5,6,7,8][1,2,3,4][5,6,7,8]]。而其他方法会得到 [[1,2,3,4][1,2,3,4][5,6,7,8][5,6,7,8]]。 - Sidharth N. Kashyap

“vstack”是否必要？为什么不直接使用“np.array([X] * N)”？ - bluenote10

这对于N=1不起作用。您应该使用np.array而不是np.vstack。 - Evidlo

Answer 3

你尝试过这个吗：

n = 5
X = numpy.array([1,2,3,4])
Y = numpy.array([X for _ in xrange(n)])
print Y
Y[0][1] = 10
print Y

输出:

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

[[ 1 10  3  4]
 [ 1  2  3  4]
 [ 1  2  3  4]
 [ 1  2  3  4]
 [ 1  2  3  4]]

- Samy Arous

Answer 4

< p > 与 np.vstack 相对应的是这种使用方式的 np.array（也被 @bluenote10 在评论中提到）：< /p>

x = np.arange([-3,4]) # array([-3, -2, -1,  0,  1,  2,  3])
N = 3 # number of time you want the array repeated
X0 = np.array([x] * N)

给出：

array([[-3, -2, -1,  0,  1,  2,  3],
       [-3, -2, -1,  0,  1,  2,  3],
       [-3, -2, -1,  0,  1,  2,  3]])

你也可以这样使用meshgrid（虽然写起来更长，有点费劲，但你会得到另一种可能性，也许还能学到新知识）：

X1,_ = np.meshgrid(a,np.empty([N]))

>>> X1 显示：

array([[-3, -2, -1,  0,  1,  2,  3],
       [-3, -2, -1,  0,  1,  2,  3],
       [-3, -2, -1,  0,  1,  2,  3]])

检查所有这些是否等价：

• 使用meshgrid和np.array方法

  X0 == X1

结果：

array([[ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True]])

• np.array和np.vstack方法

  X0 == np.vstack([x] * 3)

结果：

array([[ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True]])

• np.array和np.tile方法

  X0 == np.tile(x,(N,1))

结果：

array([[ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True]])

- calocedrus