So generieren Sie in Python mehrere Zeilen mit wiederholten Daten

Einführung

Ich glaube, dass viele Freunde auf solche Probleme stoßen werden, wie unten gezeigt: #🎜🎜 #

array = [1, 2, 3, 4, 5]

#🎜 🎜#An diesem Punkt möchten wir es wiederholt entlang der y-Achse stapeln. Hier legen wir es beispielsweise dreimal fest, damit wir das folgende Array erhalten.

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

Was sollen wir also tun?

Allgemeine Methode

import numpy as np

array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])   # 原始数组
repeat_time = 3  # 沿着y轴堆叠的次数
array_final = np.ones([repeat_time, len(array)])
for i in range(repeat_time):
    array_final[i, :] = array

print(array_final)
"""
result:
[[1. 2. 3. 4. 5.]
 [1. 2. 3. 4. 5.]
 [1. 2. 3. 4. 5.]]
"""

Np.repeat-Funktion verwenden

Offensichtlich ist die obige Methode problematischer. Zur Vereinfachung können wir np.repeat verwenden ( )-Funktion implementiert diese Funktionalität.

import numpy as np

array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])  # 原始数组
repeat_time = 3  # 沿着y轴堆叠的次数
array_final = np.repeat(array.reshape(1, -1), axis=0, repeats=repeat_time)
print(array_final)
"""
result:
[[1 2 3 4 5]
 [1 2 3 4 5]
 [1 2 3 4 5]]
"""

Eine detaillierte Verwendung der Funktion np.repeat() finden Sie in diesem Artikel: Funktion np.repeat().

Verwenden Sie die Funktion np.meshgrid

Natürlich ist es in dieser Situation am einfachsten, die Funktion np.meshgrid() zu verwenden, um damit umzugehen.

import numpy as np

array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])  # 原始数组
repeat_time = 3  # 沿着y轴堆叠的次数
array_1 = array.copy()[0:repeat_time]
array_final, array_final1 = np.meshgrid(array, array_1)
print(array_final)
"""
result:
[[1 2 3 4 5]
 [1 2 3 4 5]
 [1 2 3 4 5]]
"""

Natürlich gibt es andere Methoden, wie z. B. die Funktionen np.vstack() und np.concatenate(), die diesen Vorgang ausführen können. Für diese beiden Funktionen können Sie die Funktion blog------np.concatenate() und die Funktion np.vstack() anzeigen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo generieren Sie in Python mehrere Zeilen mit wiederholten Daten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!