Numpy中的repeat函数使用

Numpy中repeat函数使用

Numpy是Python强大的数学计算库，和Scipy一起构建起Python科学计算生态。在本节下面我们重点介绍下repeat函数的用法，我们在Python中import numpy,help(numpy.repeat),会出现以下界面：

repeat是属于ndarray对象的方法，使用它可以通过两个管道：

(1)numpy.repeat(a,repeats,axis=None); (2)object(ndarray).repeat(repeats,axis=None):理解了第一种方法就可以轻松知道第二种方法了。

参数的意义：axis=None，时候就会flatten当前矩阵，实际上就是变成了一个行向量

axis=0,沿着y轴复制，实际上增加了行数

axis=1,沿着x轴复制，实际上增加列数

repeats可以为一个数，也可以为一个矩阵，具体区别我们从以下实例中就会发现

以下各个实例都是使用了矩阵c:

实例1：

axis=0情况下可以看出讲数据安装在磁盘存储格式（先行后列）逐个元素复制repeats次，形成一个行向量

实例2：

实例3：

实例4：

这时候它的意思是复制第一行元素repeats[0]次依次类推.假如repeat矩阵length(repeats)!=length(c[:,:1])将会报错！！

repeat的一个实例：

运行结果：

python中repeat函数用法

repeat（）函数用法：

np.repeat(3, 4)
array([3, 3, 3, 3])
x = np.array([[1,2],[3,4]])
np.repeat(x, 2)
array([1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4])
np.repeat(x, 3, axis=1) #沿着纵轴方向重复，增加列数
array([[1, 1, 1, 2, 2, 2],
[3, 3, 3, 4, 4, 4]])
np.repeat(x, [1, 2], axis=0) #沿着横轴方向重复，增加行数，分别为一次和两次
array([[1, 2],
[3, 4],
[3, 4]])

repeat函数

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]] 

二维数组在第一维和第二维分别重复三次

pop_reshape=pop.reshape(2,6)
pop_reshape_repeataxis0=pop_reshape.repeat(3,axis=0)
pop_reshape_repeataxis1=pop_reshape.repeat(3,axis=1)
print("pop_reshape\n",pop_reshape)
print("pop_reshape_repeataxis0\n",pop_reshape_repeataxis0)
print("pop_reshape_repeataxis1\n",pop_reshape_repeataxis1)
# pop_reshape
#  [[0 0 3 1 0 0]
#  [3 1 0 0 3 1]]
# pop_reshape_repeataxis0
#  [[0 0 3 1 0 0]
#  [0 0 3 1 0 0]
#  [0 0 3 1 0 0]
#  [3 1 0 0 3 1]
#  [3 1 0 0 3 1]
#  [3 1 0 0 3 1]]
# pop_reshape_repeataxis1
#  [[0 0 0 0 0 0 3 3 3 1 1 1 0 0 0 0 0 0]
#  [3 3 3 1 1 1 0 0 0 0 0 0 3 3 3 1 1 1]]

到此这篇关于Numpy中的repeat函数使用的文章就介绍到这了,更多相关Numpy repeat函数内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • 关于Numpy之repeat、tile的用法总结

    关于Numpy之repeat、tile的用法总结

    repeat函数的作用:①扩充数组元素 ②降低数组维度 numpy.repeat(a, repeats, axis=None):若axis=None,对于多维数组而言,可以将多维数组变化为一维数组,然后再根据repeats参数扩充数组元素:若axis=M,表示数组在轴M上扩充数组元素. 下面以3维数组为例,了解下repeat函数的使用方法: In [1]: import numpy as np In [2]: arr = np.arange(12).reshape(1,4,3) In [3]:

  • python合并RepeatMasker预测结果中染色体的overlap区域

    目录 前言 问题 思路 1. 预处理 2. 将pretreatment.txt作为输入文件, 3.去重+归并排序 4.开始比对,gap=50 5.将new_result.txt作为输出文件,生成结果 6. 完整代码 前言 RepeatMasker是一个通过已有数据库预测重复序列的软件,可以筛选DNA序列中的散在重复序列和低复杂序列,是重复序列注释的重要软件. 问题 我们想对RepeatMasker预测的结果文件进行重复序列的合并,也就是去除染色体之间的overlap区域同时将基因间距小于50个b

  • Python Numpy数组扩展repeat和tile使用实例解析

    这篇文章主要介绍了Python Numpy数组扩展repeat和tile使用实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 numpy.repeat 官方文档 numpy.repeat(a, repeats, axis=None) Repeat elements of an array. 可以看出repeat函数是操作数组中的每一个元素,进行元素的复制. 例如: >>> a = np.arange(3) >>>

  • Numpy中的repeat函数使用

    Numpy中repeat函数使用 Numpy是Python强大的数学计算库,和Scipy一起构建起Python科学计算生态.在本节下面我们重点介绍下repeat函数的用法,我们在Python中import numpy,help(numpy.repeat),会出现以下界面: repeat是属于ndarray对象的方法,使用它可以通过两个管道: (1)numpy.repeat(a,repeats,axis=None); (2)object(ndarray).repeat(repeats,axis=N

  • 关于numpy中np.nonzero()函数用法的详解

    np.nonzero函数是numpy中用于得到数组array中非零元素的位置(数组索引)的函数.一般来说,通过help(np.nonzero)能够查看到该函数的解析与例程.但是,由于例程为英文缩写,阅读起来还是很费劲,因此,本文将其英文解释翻译成中文,便于理解. 解释 nonzero(a) 返回数组a中非零元素的索引值数组. (1)只有a中非零元素才会有索引值,那些零值元素没有索引值: (2)返回的索引值数组是一个2维tuple数组,该tuple数组中包含一维的array数组.其中,一维arra

  • 基于numpy中的expand_dims函数用法

    常见的一种应用场景: 条件:假设A的shape为[4, 2],B的shape为[5, 2] 目的:实现A中的每一行, 减去B中的所有行(broadcast操作). 实现: A1 = np.expand_dims(A, -2) => A1的shape变为[4, 1, 2] B1 = np.expand_dims(B, 0) => B1的shape变为[1, 5, 2] A1 - B1 其他示例: wh = np.random.randint(1,3, size=(4,2)) np.expand_

  • python使用numpy中的size()函数实例用法详解

    在python中,提到如何计算多维数组和矩阵,那一定会想到numpy.numpy定义了矩阵和数组,为它们提供了相关的运算.size中文解释为大家.尺寸的意思,如果想要统计矩阵元素个数,使用size()函数就可以解决. 1.Numpy size()函数 主要是用来统计矩阵元素个数,或矩阵某一维上的元素个数的函数. 2.使用语法 numpy.size(a, axis=None) 3.使用参数 a:输入的矩阵 axis:int型的可选参数,指定返回哪一维的元素个数.当没有指定时,返回整个矩阵的元素个数

  • Numpy中的shape函数的用法详解

    shape函数的功能是读取矩阵的长度,比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度,相当于行数.它的输入参数可以是一个整数表示维度,也可以是一个矩阵.shape函数返回的是一个元组,表示数组(矩阵)的维度,例子如下: 1. 数组(矩阵)只有一个维度时,shape只有shape[0],返回的是该一维数组(矩阵)中元素的个数,通俗点说就是返回列数,因为一维数组只有一行,一维情况中array创建的可以看做list(或一维数组),创建时用()和[ ]都可以,多维就不可以这样子了,这里使用[ ],请看下

  • Python数据分析Numpy中常用相关性函数

    Python数据分析Numpy中常用相关性函数

    目录 摘要: 一.股票相关性分析 二.多项式 三.求极值的知识 摘要: NumPy中包含大量的函数,这些函数的设计初衷是能更方便地使用,掌握解这些函数,可以提升自己的工作效率.这些函数包括数组元素的选取和多项式运算等.下面通过实例进行详细了解. 前述通过对某公司股票的收盘价的分析,了解了某些Numpy的一些函数.通常实际中,某公司的股价被另外一家公司的股价紧紧跟随,它们可能是同领域的竞争对手,也可能是同一公司下的不同的子公司.可能因两家公司经营的业务类型相同,面临同样的挑战,需要相同的原料和资源

  • numpy中的meshgrid函数的使用

    numpy官方文档meshgrid函数帮助文档https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.meshgrid.html meshgrid(*xi, **kwargs) 功能:从一个坐标向量中返回一个坐标矩阵 参数: x1,x2...,xn:数组,一维的数组代表网格的坐标. indexing:{'xy','ij'},笛卡尔坐标'xy'或矩阵'ij'下标作为输出,默认的是笛卡尔坐标. sparse:bool类型,如果为True,

  • Numpy中的ravel_multi_index函数用法说明

    最近遇到了ravel_multi_index这个函数,官方文档看不明白,Google了一番好不容易才从一堆示例代码里理解函数的意义,记录一下. 官方文档在这 这个函数主要功能为把给定的一个多维数组(函数的第一个参数)看作索引数组,索引什么呢?去索引一个形状为dims(函数的第二个参数),值为依次增大的自然数的数组中的值(可看做由list(range(N))的数组reshape(dims)而来),意义即为用一个唯一的一维数来定位(保存)原数组的二维(或多维(i,j,k,-))的数对的信息. 把文档

  • numpy中hstack vstack stack concatenate函数示例详解

    目录 大纲 1.concatenate() 2.stack() 3.vstack() 4.hstack() 5.tf中的stack() 大纲 本文主要介绍一下numpy中的几个常用函数,包括hstack().vstack().stack().concatenate(). 1.concatenate() 我们先来介绍最全能的concatenate()函数,后面的几个函数其实都可以用concatenate()函数来进行等价操作. concatenate()函数根据指定的维度,对一个元组.列表中的li

  • 浅谈python numpy中nonzero()的用法

    nonzero函数返回非零元素的目录. 返回值为元组, 两个值分别为两个维度, 包含了相应维度上非零元素的目录值. import numpy as np A = np.mat([[0,1,2,3,4,3,2,1,0],[0,1,2,3,4,5,6,7,0]]) x = A.nonzero() #取出矩阵中的非零元素的坐标 print x #输出是一个元组,两个维度.一一对应, #返回非零元素在矩阵中的位置,前一个列表存放非零行坐标,后一个列表存放非零元素列坐标 #(array([0, 0, 0,

随机推荐