Numpy - 创建一个数组副本的多维数组

Question

我想生成一个有序数字的数组，然后将它乘以另一个数组：

[ [0,1,2,3,4,5] [0,1,2,3,4,5] [0,1,2,3,4,5] ... [0,1,2,3,4,5] ]

我可以使用nums = np.arange(0, 6)生成第一个[0,1,2,3,4,5]但是如果我乘以列表中的数字，它只会增加值= [nums* 3] = [0,3,6,9,12,15]。我怎样才能做到这一点 ？

Answer 1

使用numpy方法（numpy.repeat和numpy.expand_dims）：

np.repeat(np.expand_dims(np.arange(0,6), axis=0), repeats=5, axis=0)

array([[0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [0, 1, 2, 3, 4, 5]])

或者，更简单：

np.repeat([np.arange(0,6)],repeats=5, axis=0)

如果您尝试扩展预先存在的一维数组，则第一种方法很有用。如果您尝试从头开始创建数组，则第二种方法更简单。

Answer 2

顺便说一句，为什么不简单地使用np.array()，如：

In [147]: nums = np.arange(6)

In [148]: nums
Out[148]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5])

In [149]: [nums] * 5
Out[149]: 
[array([0, 1, 2, 3, 4, 5]),
 array([0, 1, 2, 3, 4, 5]),
 array([0, 1, 2, 3, 4, 5]),
 array([0, 1, 2, 3, 4, 5]),
 array([0, 1, 2, 3, 4, 5])]

In [150]: np.array([nums] * 5)
Out[150]: 
array([[0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [0, 1, 2, 3, 4, 5]])

---

在一行：

In [151]: np.array([np.arange(6)] * 5)
Out[151]: 
array([[0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [0, 1, 2, 3, 4, 5]])

Answer 3

你不能将一个numpy数组与一个标量相乘，并期望与一个python列表（或字符串）与一个标量相乘的行为相同。

对于numpy，乘法运算符将在所有数组元素上广播乘法：

即

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

相反，您可以使用列表理解

np.array([np.arange(6) for _ in range(4)])
array([[0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [0, 1, 2, 3, 4, 5]])

或通过乘法生成列表列表，然后转换为numpy数组和重塑：

np.array([list(range(6))*4]).reshape(4,6)
array([[0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [0, 1, 2, 3, 4, 5],
       [0, 1, 2, 3, 4, 5]])

或者，生成一个形状（1,6）的数组并沿第一轴重复：

np.repeat(np.arange(6).reshape(1,6), repeats=4, axis=0)
# produces the same output as the example outputs above.

Answer 4

如果要复制X次数组，简单的方法是：

X = 3
[list(range(6)) for i in range(X)]

输出：

[[0, 1, 2, 3, 4, 5], [0, 1, 2, 3, 4, 5], [0, 1, 2, 3, 4, 5]]