Python에서 여러 행의 반복 데이터를 생성하는 방법

소개

과학적인 계산이나 시뮬레이션을 할 때 많은 친구들이 이런 문제에 직면할 것이라고 생각합니다. 예를 들어 아래와 같은 1차원 배열이 있습니다.

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

이때 우리는 이를 스택을 따라 반복적으로 이동하려고 합니다. 예를 들어 여기서는 y축을 3번 설정하여 다음 배열을 얻을 수 있습니다.

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

그럼 우리는 어떻게 해야 할까요?

일반적인 방법

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 함수 사용

분명히 위의 방법이 더 번거롭습니다. 단순화하기 위해 np.repeat() 함수를 사용하여 이 기능을 구현할 수 있습니다.

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]]
"""

np.repeat() 함수의 자세한 사용법은 이 글을 참고해주세요------np.repeat() 함수.

np.meshgrid 함수를 사용하세요

물론, 이런 상황에서는 가장 쉬운 방법은 np.meshgrid() 함수를 사용하여 처리하는 것입니다.

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]]
"""

물론 이 작업을 수행할 수 있는 np.vstack() 및 np.concatenate() 함수와 같은 다른 방법이 있습니다. 이 두 함수에 대해서는 블로그------np.concatenate() 함수와 np.vstack() 함수를 볼 수 있습니다.

위 내용은 Python에서 여러 행의 반복 데이터를 생성하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!