如何在numpy中“扩充”数组？

Question

我有一个数组，例如：

01
23

我希望你能够“扩展”它，使得生成的数组看起来像这样：

0 0 0 1 1 1
0 0 0 1 1 1
0 0 0 1 1 1
2 2 2 3 3 3
2 2 2 3 3 3
2 2 2 3 3 3

我已经尝试使用numpy的tile和各种重复和轴，但都无法完全达到我的要求。虽然我可以看出如何通过嵌套循环来实现，但我正在寻找一种“Pythonic”的方法来完成这个任务。有人知道吗？顺便说一句，我正在解决的真正问题涉及一个3D数组。

- bob.sacamento

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对于一个3D问题，考虑添加一个样例。如果重复的目标在这种情况下翻译不好，可以重新打开它。 - Divakar

@Divakar Bah。我在寻找重复内容之前就回答了。我很少在numpy标签下回答问题，所以当我知道答案时我抓住了机会。 - rayryeng

Answer 1

考虑使用 numpy.kron 函数 - 计算两个矩阵的 Kronecker 乘积。第一个矩阵是原始矩阵，而第二个矩阵只需是一个 3 x 3 的 np.ones 数组：

In [3]: import numpy as np

In [4]: A = np.array([[0, 1], [2, 3]])

In [5]: B = np.kron(A, np.ones((3, 3), dtype=A.dtype))

In [6]: B
Out[6]:
array([[ 0.,  0.,  0.,  1.,  1.,  1.],
       [ 0.,  0.,  0.,  1.,  1.,  1.],
       [ 0.,  0.,  0.,  1.,  1.,  1.],
       [ 2.,  2.,  2.,  3.,  3.,  3.],
       [ 2.,  2.,  2.,  3.,  3.,  3.],
       [ 2.,  2.,  2.,  3.,  3.,  3.]])

请注意，我正在确保输出矩阵B符合创建A时使用的原始数据类型。我不确定您的原始矩阵类型是什么，因此我已经设置了与原始类型相同的ones矩阵，以确保B也符合相同的类型。

通常，要创建每个输入矩阵元素的N x N重复平铺，请将np.ones调用中的3更改为N。

- rayryeng

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在dup one中建议有更好的方法。为了保持相同的dtype，可以使用np.ones((3, 3),dtype=A.dtype)。 - Divakar

@Divakar 那是个好主意。我假设输入是 numpy.float。我会修改我的帖子。然而，这个重复问题只有两个答案——其中一个用了 kron。我对第二个答案并不特别欣赏……尽管时间非常吸引人！ - rayryeng

@Divakar 我会选择这个链接作为更好的重复问题：https://dev59.com/dlwY5IYBdhLWcg3wPVtS#32848377 - rayryeng