numpy.repeat

numpy.repeat函数是Numpy库中的一个方法，用于将数组中的元素重复指定的次数。它可以通过两种方式来使用：(1) numpy.repeat(a, repeats, axis=None); (2) object(ndarray).repeat(repeats, axis=None)。其中，参数axis用于指定重复的方向，可以是None、0或1。当axis为None时，数组会被展平成一个行向量；当axis为0时，沿着y轴复制，实际上增加了行数；当axis为1时，沿着x轴复制，实际上增加了列数。参数repeats可以是一个数，也可以是一个矩阵，具体的区别可以通过实例来理解。[1] [2]

相关问题

这句代码 week_feature=week_feature.unsqueeze(1).repeat(1, n_time, n_node, 1)报错'numpy.ndarray' object has no attribute 'unsqueeze'，为什么产生呢，怎么解决，pytorch版本

这个错误提示表明你正在使用 NumPy 数组而不是 PyTorch 张量，而 NumPy 数组没有 `unsqueeze` 方法。要使用 PyTorch 的 `unsqueeze` 方法，你需要将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量。你可以使用 `torch.from_numpy()` 方法将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量。修改代码如下：

import torch

week_feature = torch.from_numpy(week_feature)
week_feature = week_feature.unsqueeze(1).repeat(1, n_time, n_node, 1)

这应该可以解决你的问题。注意，这里假设你已经将 NumPy 数组 `week_feature` 定义好了。此外，要注意 PyTorch 版本，这个方法在 PyTorch 0.4.0 及以上版本中可用。

numpy.tile

numpy.tile函数是一个在Python的numpy库中的函数，它的作用是将给定的数组进行平铺。使用该函数之前需要先导入numpy库。这个函数的格式为tile(A, reps)，其中A是输入的数组，reps是数组A重复的次数。reps可以是一个数字，也可以是一个二维元组。通过调用numpy.tile函数，可以将数组在一个平面上进行平铺展开。函数的返回值是平铺后的数组。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python-Numpy库中的tile（）函数详解](https://blog.csdn.net/weixin_41998772/article/details/113563806)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [np.tile()函数，numpy.tile()函数的通俗的详细解释，python中有哪些函数可扩展数组数据？np.repeat/np....](https://blog.csdn.net/PSpiritV/article/details/123266458)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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