在进行数据分析和机器学习的过程中，我们经常需要使用到重复数组元素的操作。如果我们使用 for 循环来实现这种操作，性能会非常低下。在 numpy 中，我们可以使用 repeat 函数来实现数组的重复操作，这个函数的使用非常灵活，可以通过指定不同的参数来实现不同的重复方式。下面我们将从不同的方面来介绍 repeat 函数。
一、基础用法
通常情况下，我们可以像下面这样来使用 numpy.repeat() 函数：
import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.repeat(a, 2) print(b)
这个代码的输出结果是：
array([1, 1, 2, 2, 3, 3])
在这里，我们将原始数组 a 中的元素重复两次，得到了新的数组 b。可以看到，重复后的数组 b 中的元素是按照 a 中元素的顺序依次排列的。
二、指定重复次数
有时候，我们需要指定每个元素重复的次数。比如，我们想要将原始数组 a 中的每个元素重复三次，可以使用下面的代码：
a = np.array([1, 2, 3]) b = np.repeat(a, 3) print(b)
输出结果如下：
array([1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3])
这里每个元素重复了三次。
三、多维数组的重复
对于多维数组，我们也可以使用 repeat 函数来实现重复操作。同样地，我们可以通过不同的参数来实现不同的重复方式。
例如，对于下面这个二维数组，我们可以将整个数组重复两次：
a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b = np.repeat(a, 2) print(b)
输出结果如下：
array([1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4])
这里每个元素重复了两次。
如果我们想要沿着行或列方向进行重复，可以在 axis 参数中指定相应的轴。例如，对于下面这个二维数组：
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
可以沿着行对每一行进行重复：
b = np.repeat(a, 2, axis=0)
输出结果如下：
array([[1, 2],
[1, 2],
[3, 4],
[3, 4]])
这里每一行都重复了两次。
我们也可以沿着列对每一列进行重复：
c = np.repeat(a, 2, axis=1)
输出结果如下：
array([[1, 1, 2, 2],
[3, 3, 4, 4]])
这里每一列都重复了两次。
四、使用 repeat 的高级技巧
numpy.repeat 函数还有很多高级技巧，比如使用 repeat 函数来构造新的数组。
例如，我们可以使用 repeat 和 tile 函数来构造下面这个数组：
array([[0, 0, 0, 0, 0],
[1, 1, 1, 1, 1],
[2, 2, 2, 2, 2],
[3, 3, 3, 3, 3],
[4, 4, 4, 4, 4]])
代码如下：
a = np.array([0, 1, 2, 3, 4]) b = np.repeat(a, 5).reshape(5, 5) print(b)
输出结果如上面所示。
另外，我们也可以使用 repeat 和 arange 函数来构造一维的等差数列：
a = np.repeat(np.arange(1, 6), 5) print(a)
输出结果如下：
array([1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5])
五、总结
本文主要介绍了 numpy.repeat 函数的基础用法和高级技巧。在数据分析和机器学习的过程中，我们常常需要对数组进行重复操作，这时候使用 repeat 函数可以极大地提高代码的效率。另外，通过本文的介绍，我们可以看到 repeat 函数的灵活性非常高，可以针对不同的需求来实现不同的重复方式。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/249704.html
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