Python中利用np.repeat生成重复数组的方法

一、np.repeat介绍

np.repeat()是numpy中的一个函数，用于将一个数组中的元素重复指定次数生成新的数组。

其函数定义如下：

numpy.repeat(a, repeats, axis=None)

其中，a表示输入的数组，repeats表示每个元素重复的次数，默认为1，axis表示沿着哪个轴重复元素。

二、使用np.repeat生成重复数组

接下来我们看一个简单的例子，生成一个长度为3的一维数组，其中元素都是1。

import numpy as np
a = np.repeat(1, 3)
print(a)

输出结果为：

[1 1 1]

我们也可以生成一个二维数组：

b = np.repeat([[1, 2], [3, 4]], repeats=2, axis=1)
print(b)

这里np.repeat()函数的输入数组是一个包含两个子数组的二维数组，每个子数组中有两个元素。函数的重复次数为2，沿着轴1（即列轴）重复元素。

输出结果为：

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

三、使用np.repeat生成不同的重复次数

我们也可以指定不同的重复次数，可以传入一个列表或数组指定每个元素的重复次数。

c = np.repeat([1, 2, 3], [1, 2, 3])
print(c)

输出结果为

[1 2 2 3 3 3]

四、np.repeat生成高维数组

np.repeat()函数同样适用于高维数组。

d = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
e = np.repeat(d, 2, axis=0)
print(e)

这里np.repeat()函数的输入是一个包含两个2×2的二维数组的3维数组，函数沿着轴0（即深度轴）重复每个子数组。

输出结果为：

[[[1 2]
  [3 4]]

 [[1 2]
  [3 4]]

 [[5 6]
  [7 8]]

 [[5 6]
  [7 8]]]

五、使用np.tile实现重复生成数组

除了np.repeat()函数，numpy中还有一个类似的函数：np.tile()。np.tile()可以将数组沿各个轴重复指定次数生成新的数组，与np.repeat()的不同之处在于重复的是整个数组而不是每个元素，因此它的用途更为广泛。

举个例子：

f = np.array([[1, 2], [3, 4]])
g = np.tile(f, (2, 3))
print(g)

这里np.tile()函数的输入数组是一个2×2的二维数组，函数生成的新数组沿着行轴（轴0）重复2次，沿着列轴（轴1）重复3次。

输出结果为：

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

六、总结

本文介绍了Python中利用np.repeat生成重复数组的方法。np.repeat()函数是numpy中的一个函数，通过重复输入数组中的元素生成新的数组。我们可以使用它来生成任意维度的重复数组，并且还可以指定每个元素的重复次数。此外，我们还介绍了np.tile()函数，它与np.repeat()类似，但重复的是整个数组而不是每个元素。我们可以根据需要灵活地使用这两个函数。