[转]numpy的函数使用:np.tile()
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了[转]numpy的函数使用:np.tile()相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
一、tile函数
1.函数的定义与说明
tile函数是模板numpy.lib.shape_base中的函数。
而长度为len的reps有len个数,进行tile函数运算时补足d位,前面加d-len个1,如下图所示:
经过tile运算,生成新的A,A的各维维度为:
函数的形式是tile(A,reps)
函数参数说明中提到A和reps都是array_like的,什么是array_like的parameter呢?在网上查了一下,始终搞不明白,便把熟悉的python数据类型都试了一下,得出以下结论。
A的类型众多,几乎所有类型都可以:array, list, tuple, dict, matrix以及基本数据类型int, string, float以及bool类型。
reps的类型也很多,可以是tuple,list, dict, array, int,bool.但不可以是float, string, matrix类型。
假定A的维度为d,reps的长度为len
当d>=len时,将reps长度补足为d,即在reps前面加上d-len个1。
这里的意思是,假设A为k维数组,每一维都有一定长度,构成的向量为D。
而长度为len的reps有len个数,进行tile函数运算时补足d位,前面加d-len个1,如下图所示:
经过tile运算,生成新的A,A的各维维度为:
其中相乘的意思为,将原来A中每一维度的元素进行copy,生成的A中此元素出现次数为新的reps对应维度的数目。操作从低维度向高维进行。
当d
2.函数操作示例
首先给几个示例:
>>> tile(1.3,2) array([ 1.3, 1.3]) array([1, 2, 1, 2, 1, 2]) >>> tile((1,2,3),2) array([1, 2, 3, 1, 2, 3]) >>> a=[[1,2,3],[4,5,5]] >>> tile(a,2) array([[1, 2, 3, 1, 2, 3], [4, 5, 5, 4, 5, 5]]) >>> tile([1,2,3],[2,2,2,2]) array([[[[1, 2, 3, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 1, 2, 3]], [[1, 2, 3, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 1, 2, 3]]], [[[1, 2, 3, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 1, 2, 3]], [[1, 2, 3, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 1, 2, 3]]]])
拿其中一个例子进行说明:
>>> a=[[1,2],[2,3]] >>> tile(a,2) array([[1, 2, 1, 2], [2, 3, 2, 3]])
这里a的维度为2,reps长度为1(仅仅是1个int类型数据)
则将reps长度补足为2,结果为reps = [1,2](这里也可以写成reps=(1,2),都无妨的)
进行copy操作,从低维进行.数组a为a[2][2]
一维copy操作:copy两次。a[0]变为[1,2,1,2],a[1]变为[2,3,2,3]
二维copy操作,copy1次。a变为[[1,2,1,2],[2,3,2,3]]
a数组为a[2][4]
如此则不难理解下面的结果:
>>> tile(a,[1,2]) array([[1, 2, 1, 2], [2, 3, 2, 3]]) >>> tile(a,[2,2]) array([[1, 2, 1, 2], [2, 3, 2, 3], [1, 2, 1, 2], [2, 3, 2, 3]])
tile(a,[2,2])中是将上述第二步的对a的第二维的copy次数变成了两次,a[0]copy两次,a[1]copy两次:[a[0],a[0],a[1],a[1]]结果如上所示。
3.函数其他注意事项
①当reps为bool类型或者是bool list类型的时候,与int类型相对应,即True对应为1,False对应为0.如:
>>> tile([1,2],[True,False]) array([], shape=(1, 0), dtype=int32) >>> tile([1,2],[True,True]) array([[1, 2]]) >>> tile([1,2],[True,True,True]) array([[[1, 2]]]) >>> tile([1,2],True) array([1, 2])
②当reps为dict类型时,实则取的是key值列表,且key值列表为升序排列如下所示:
>>> tile([1,2,3],{1:2,3:4}) array([[1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]]) >>> tile([1,2,3],{3:4,1:2}) array([[1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]]) >>> a={1:2,3:4} >>> tile([1,2,3],a.keys()) array([[1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]])
③当A为int,string,float,bool,dict等类型的时候,操作大体相似,都是讲A视为一个整体,生成一个与reps的长度相同维度的数组。如下所示:
>>> tile({1:2,3:4,5:6},3) array([{1: 2, 3: 4, 5: 6}, {1: 2, 3: 4, 5: 6}, {1: 2, 3: 4, 5: 6}], dtype=object) >>> tile({1:2,3:4,5:6},[2,2]) array([[{1: 2, 3: 4, 5: 6}, {1: 2, 3: 4, 5: 6}], [{1: 2, 3: 4, 5: 6}, {1: 2, 3: 4, 5: 6}]], dtype=object) >>> tile(‘abc‘,3) array([‘abc‘, ‘abc‘, ‘abc‘], dtype=‘|S3‘) >>> tile(‘abc‘,[3,3]) array([[‘abc‘, ‘abc‘, ‘abc‘], [‘abc‘, ‘abc‘, ‘abc‘], [‘abc‘, ‘abc‘, ‘abc‘]], dtype=‘|S3‘) >>> tile(2,3) array([2, 2, 2]) >>> tile(2,[3,3]) array([[2, 2, 2], [2, 2, 2], [2, 2, 2]])
不过有所不同的是,当A为string类型以及dict类型的时候,array数组最后多了一个信息,即dtype,原因为何,即便看了一些源码,也不晓得是怎么回事,好像由array到ndarray,一大堆C的东西,搞不明白,索性作罢。另外,当对list类型进行mat操作然后作为参数A传入tile时也可以,不过结果类型不是array类型,而是matrix类型了,原因几何,我也无法解答。
看了tile的源码以后以上内容差不多都可以理解。例如之所以reps的类型有限制,在于代码一开始对reps进行了以下操作:
tuple(reps),无法进行该操作的reps参数就会报错。而且dict类型的reps进行tuple化以后,key值以升序出现,这也是注意事项中2的原因,而list和tuple类型的数值顺序不变。
二、图解tile函数
看到一个很棒的解释,贴在这里。
以上是关于[转]numpy的函数使用:np.tile()的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章