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重復 numpy 數組 N 次

首頁猿問重復 numpy 數組 N 次

重復 numpy 數組 N 次

Python

慕桂英3389331 2023-09-05 21:01:22

hii 專家我有一個 1d numpy 數組，我想垂直重復 3 次，my_input_array = [-1.02295637 -0.60583836 -0.42240581 -0.78376377 -0.85821456]我嘗試了下面的代碼import numpy as npx=np.loadtxt(my_input_array)x.concatenate()但是我收到錯誤...以這種方式...希望我能得到一些解決方案。謝謝。我的預期輸出應該如下 -1.02295637 -0.60583836 -0.42240581 -0.78376377 -0.85821456 -1.02295637 -0.60583836 -0.42240581 -0.78376377 -0.85821456 -1.02295637 -0.60583836 -0.42240581 -0.78376377 -0.85821456

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3 回答

慕的地10843

TA貢獻1785條經驗獲得超8個贊

numpy.tile

np.tile(my_input_array,?3)

輸出

array([-1.02295637,?-0.60583836,?-0.42240581,?-0.78376377,?-0.85821456,
???????-1.02295637,?-0.60583836,?-0.42240581,?-0.78376377,?-0.85821456,
???????-1.02295637,?-0.60583836,?-0.42240581,?-0.78376377,?-0.85821456])

編輯：剛剛注意到@hpaulj 的回答。我仍然會留下我的答案，但他首先提到了 np.tile。

反對回復 2023-09-05

慕姐4208626

TA貢獻1852條經驗獲得超7個贊

只需使用將tile數組與給定形狀相乘的方法和reshape方法來構造它。用于x.shape[0]*x.shape[1]將其更改為列向量，而無需明確給出形狀尺寸！

x=np.tile(x,(3,1))
y=x.reshape(x.shape[0]*x.shape[1])

反對回復 2023-09-05

RISEBY

TA貢獻1856條經驗獲得超5個贊

這就是你想要的：

x=np.concatenate([my_input_array, my_input_array, my_input_array])

for i in x:

print(i)

輸出：

-1.02295637

-0.60583836

-0.42240581

-0.78376377

-0.85821456

-1.02295637

-0.60583836

-0.42240581

-0.78376377

-0.85821456

-1.02295637

-0.60583836

-0.42240581

-0.78376377

-0.85821456

反對回復 2023-09-05

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