numpy的repeat函数 解读
时间: 2023-12-14 12:32:35 浏览: 37
numpy的repeat函数的功能是将给定的数组沿着指定的轴重复多次,生成一个新的数组。下面是一个例子:
```python
import numpy as np
a = np.array([[1,2],[3,4]])
print('a:', a)
b = np.repeat(a, 2, axis=)
print('b:', b)
```
输出结果为:
```
a: [[1 2]
[3 4]]
b: [[1 2]
[1 2]
[3 4]
[3 4]]
```
在这个例子中,我们首先定义了一个2x2的数组a,然后使用repeat函数将其沿着第0个轴(即行)重复了2次,生成了一个4x2的新数组b。
需要注意的是,repeat函数的第二个参数指定了每个元素重复的次数,而不是整个数组重复的次数。如果需要将整个数组重复多次,可以使用tile函数。
相关问题
numpy repeat
Numpy中的repeat函数用于将数组中的元素重复指定的次数。它有两种使用方法:numpy.repeat(a, repeats, axis=None)和object(ndarray).repeat(repeats, axis=None)。\[1\]\[2\]其中,a表示输入的数组,repeats表示重复的次数,可以是一个整数或一个整数数组,axis表示重复的轴方向,当axis=0时,沿着y轴复制,实际上增加了行数;当axis=1时,沿着x轴复制,实际上增加了列数;当axis=None时,会将当前矩阵展平,实际上变成了一个行向量。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Numpy攻略系列:repeat函数](https://blog.csdn.net/u010496337/article/details/50572866)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Python中numpy_repeat()函数](https://blog.csdn.net/sunny_qwq/article/details/123262086)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
numpy abs函数
numpy的abs函数可以用来计算数组中元素的绝对值。它可以应用于整数、浮点数和复数数组。 除了可以应用于标量值之外,numpy的abs函数还可以用于计算矩阵元素的绝对值。与math模块中的fabs函数不同,numpy的abs函数可以直接处理数组,而不需要循环遍历。 对于矩阵元素的绝对值计算,除了numpy的abs函数外,还可以使用np.abs、np.absolute和np.fabs函数。其中,np.fabs函数的运行速度更快。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Numpy通用函数介绍](https://blog.csdn.net/chuimie3724/article/details/100757880)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)