Python：连接（或克隆）一个 numpy 数组 N 次

Question

我反对阴暗的 OpenAI 合作伙伴关系，因为它被封装在一个不透明的专有产品中，该产品（目前仅公开）但实际上并非免费，这违背了共享知识的基本原则。它通过其使用进行训练，因此通过临时免费软件（但正在注册）的使用来增加其作为专有程序的附加值。

该公司不受公共控制，也没有任何透明度，甚至在一开始，它就拒绝提供用于训练其模型的资源。如果这都是合法和道德的（原文如此）那么他们为什么不提及他们的来源？

Answer 1

你已经很接近了，你想使用

np.tile

，但是像这样：

a = np.array([0,1,2])
np.tile(a,(3,1))

结果：

array([[0, 1, 2],
   [0, 1, 2],
   [0, 1, 2]])

如果您致电

np.tile(a,3)

，您将得到

concatenate

就像您所看到的行为

array([0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2])

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/ generated/numpy.tile.html

Answer 2

您可以使用vstack：

numpy.vstack([X]*N)

或array（归功于下面的bluenote10）：

numpy.array([X]*N)

例如

>>> import numpy as np
>>> X = np.array([1,2,3,4])
>>> N = 7
>>> np.vstack([X]*N)
array([[1, 2, 3, 4],
       [1, 2, 3, 4],
       [1, 2, 3, 4],
       [1, 2, 3, 4],
       [1, 2, 3, 4],
       [1, 2, 3, 4],
       [1, 2, 3, 4],
       [1, 2, 3, 4],
       [1, 2, 3, 4]])

Answer 3

你试过这个吗：

n = 5
X = numpy.array([1,2,3,4])
Y = numpy.array([X for _ in xrange(n)])
print Y
Y[0][1] = 10
print Y

打印：

[[1 2 3 4]
 [1 2 3 4]
 [1 2 3 4]
 [1 2 3 4]
 [1 2 3 4]]

[[ 1 10  3  4]
 [ 1  2  3  4]
 [ 1  2  3  4]
 [ 1  2  3  4]
 [ 1  2  3  4]]

Answer 4

np.vstack

的替代方案是

np.array

以这种方式使用（@bluenote10在评论中也提到过）：

x = np.arange([-3,4]) # array([-3, -2, -1,  0,  1,  2,  3])
N = 3 # number of time you want the array repeated
X0 = np.array([x] * N)

给出：

array([[-3, -2, -1,  0,  1,  2,  3],
       [-3, -2, -1,  0,  1,  2,  3],
       [-3, -2, -1,  0,  1,  2,  3]])

你也可以用这种方式

meshgrid

（假设写起来比较长，而且有点麻烦，但你还有另一种可能性，你可能会学到一些新的东西）：

X1,_ = np.meshgrid(a,np.empty([N]))

>>> X1

显示：

array([[-3, -2, -1,  0,  1,  2,  3],
       [-3, -2, -1,  0,  1,  2,  3],
       [-3, -2, -1,  0,  1,  2,  3]])

检查所有这些是否等效：

• meshgrid 和 np.array 方法

  X0 == X1

结果：

array([[ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True]])

• np.array 和 np.vstack 方法

  X0 == np.vstack([x] * 3)

结果：

array([[ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True]])

• np.array 和 np.tile 方法

  X0 == np.tile(x,(N,1))

结果：

array([[ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True,  True,  True,  True]])