【数据分析之Numpy】Numpy中复制函数numpy.repeat()与numpy.tile()的使用方法及区别

一、简介

        numpy.repeat()与numpy.tile()都是Numpy库中的复制函数,用于将数组中的元素重复指定的次数。

        numpy.repeat()函数接受三个参数:要重复的数组重复的次数重复的轴

        numpy.tile()函数接受两个参数:要重复的数组重复的次数。

二、基本语法

1、numpy.repeat(a, repeats, axis=None)

        a为带操作的数组

        repeats为复制的次数

        axis为重复操作会沿着哪个轴进行, axis=0表示沿着行方向, axis=1表示沿着列方向。

2、numpy.tile(A, reps)

        A为带操作的数组

        reps是一个元组,指定了每个维度上的重复次数。

三、使用方法

        1、numpy.repeat()

        (1). 将数组中的每个元素重复3次

import numpy as np

a = np.array([1,2,3])

b = np.repeat(a, 3)

print(b)

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        (2). 将数组中的每个元素沿行方向每一行重复3次

a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])

b = np.repeat(a, 3, axis=0)

print(b)

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注意:如果这里a是一维数组,那axis只能为0

        (3). 将数组中的每个元素沿列方向每一列重复3次

a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])

b = np.repeat(a, 3, axis=1)

print(b)

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        2、numpy.tile(A)

        (1). 将数组中的每个元素重复3次

import numpy as np

a = np.array([1,2,3])

b = np.tile(a, 3)

print(b)

        (2). 将数组中的每个元素沿沿着第一个轴重复2次,沿着第二个轴重复3次,

        1)a为一维数组

a = np.array([1,2,3])

b = np.tile(a, (2, 3))

print(b) # 数组维度改变

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        2)a为多维数组

a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])

b = np.tile(a, (2, 3))

print(b)

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四、区别

        np.repeat()和np.tile()在功能上有些相似,但它们之间存在一些重要的区别。

        1、行为上

        对于一维数组,np.repeat()会重复数组中的元素,而np.tile()则会复制整个数组。这意味着np.repeat()仅在数组的每个元素上应用重复操作,而np.tile()则在整个数组上应用复制操作。

        对于非一维数组,np.repeat()仅在最后一个轴上重复,而np.tile()会在所有轴上复制数组。

        2、性能上

        对于大数组,np.tile()通常比np.repeat()更快,因为它可以更有效地利用缓存。

        np.repeat()不会预先分配输出数组的内存,而是在运行时动态地创建输出数组。

        np.tile()会预先分配输出数组的内存

        3、参数

        np.repeat()三个参数:要重复的数组、重复的次数和它沿着数组的哪个轴重复元素。

        np.tile()两个参数(可以看为三个参数):要复制的数组和复制的次数(它沿着所有轴复制数组)。

        4、原地操作

        np.repeat()不会原地操作(即不会更改原始数组),而np.tile()则可以进行原地操作。

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