>> import numpy as np >> help(np.repeat) >> help(np.tile) 二者执行的是均是复制操作: np.repeat:复制的是多维数组的每一个元素: np.tile:复制的是多维数组本身: 1. np.repeat >> x = np.arange(1, 5).reshape(2, 2) >> np.repeat(x, 2) array([1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4]) # 对数组中…

以上三个函数,主要区别在于能够拓展维度上和重复方式: np.tile() 能够拓展维度,并且整体重复: a = np.array([0,1,2]) np.tile(a,(2,2)) # out # array([[0, 1, 2, 0, 1, 2], [0, 1, 2, 0, 1, 2]]) 2. np.repeat()能够将多维flatten一维后,进行个体重复: b = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) np.repeat(b,3) # out #array([1, 1…

1. np.hstack np.column_stack >>> np.hstack([np.array([1, 2, 3]), np.array([4, 5, 6])]) array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) >>> np.column_stack([np.array([1, 2, 3]), np.array([4, 5, 6])]) array([[1, 4], [2, 5], [3, 6]]) 当然对等地,也存在,np.vstack, np.row_…

import numpy as np; 两者在创建单位矩阵上,并无区别,两者的区别主要在接口上: np.identity(n, dtype=None):只能获取方阵,也即标准意义的单位阵: np.eye(N, M=None, k=0, dtype=<type 'float'>): N : int,Number of rows in the output.(行数,必选) M : int, optional,Number of columns in the output. If None, def…

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(mat, 4)) [[1 2 1 2 1 2 1 2] [3 4 3 4 3 4 3 4]] [[1 2 1 2 1 2 1 2] [3…

np.repeat用法 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me np.repeat用于将numpy数组重复 一维数组重复三次 import numpy as np # 随机生成[0,5)之间的数,形状为(1,4),将此数组重复3次 pop = np.random.randint(0, 5, size=(1, 4)).repeat(3, axis=0) print("pop\n",pop) # pop # [[0 0 3 1] # [0 0 3 1] # [0 0 3 1…

np.repeat()用于将numpy数组重复. numpy.repeat(a, repeats, axis=None); 参数: axis=0,沿着y轴复制,实际上增加了行数axis=1,沿着x轴复制,实际上增加了列数 1. 一维数组重复3次 # 随机生成[0, 5)之间的数,形状1行4列,将此数组按y轴重复3次 import numpy as np pop = np.random.randint(0, 5, size=(1, 4)).repeat(3, axis=0) print(pop)…

np.r_:按列连接两个矩阵,就是把两矩阵上下相加,要求列数相等,类似于pandas中的concat() np.c_:按行连接两个矩阵,就是把两矩阵左右相加,要求行数相等,类似于pandas中的merge() import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([4, 5, 6]) c = np.c_[a,b] print(np.r_[a,b]) print(c) print(np.c_[c,a]) 结果如下: [1 2 3 4 5 6…

1. np.asarray -- numpy 风格的类型转换 从已有多维数组创建新的多维数组,数据类型可重新设置 >> B = np.asarray(A, dtype='int32') 2. np.array() vs np.asarray 源码之前,了无秘密. 两者的区别和联系,铜通过查看源码,一目了然: def asarray(a, dtype=None, order=None): return array(a, dtype, copy=False, order=order) 两者主要的区…

array 和 asarray 都可以将 结构数据 转化为 ndarray,但是主要区别就是当数据源是ndarray时,array仍然会copy出一个副本,占用新的内存,但asarray不会. 1.输入为列表时 import numpy as np a=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] b=np.array(a) c=np.asarray(a) a[2]=1 print(a) print(b) print(c) """ 运行结果: [[1, 2, 3], […