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怎么使用Python生成多行重复数据

这篇文章主要讲解了“怎么使用Python生成多行重复数据”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“怎么使用Python生成多行重复数据”吧!

创新互联公司企业建站,十载网站建设经验,专注于网站建设技术,精于网页设计,有多年建站和网站代运营经验,设计师为客户打造网络企业风格,提供周到的建站售前咨询和贴心的售后服务。对于成都网站设计、做网站中不同领域进行深入了解和探索,创新互联在网站建设中充分了解客户行业的需求,以灵动的思维在网页中充分展现,通过对客户行业精准市场调研,为客户提供的解决方案。

引言

在做科学计算或者模拟仿真的时候,相信不少小伙伴会遇到这样的问题,比如,我们有一个一维数组如下所示:

array = [1, 2, 3, 4, 5]

此时,我们想要将其沿着 y 轴进行重复性堆叠,比如,这里我们设定 3 次, 从而我们可以得到下面的数组。

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

那么我们该怎么办呢?

一般方法

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.]]
"""

使用np.repeat函数

显然,上述方法比较麻烦,为了简化,我们可以世界使用 np.repeat() 函数实现这个功能。

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]]
"""

使用np.meshgrid函数

当然了,对于这种情况,最简单的方法就是使用 np.meshgrid() 函数来处理。

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]]
"""

当然了,还有其他方法,比如 np.vstack() 以及 np.concatenate() 函数均可以实现这个操作。

感谢各位的阅读,以上就是“怎么使用Python生成多行重复数据”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对怎么使用Python生成多行重复数据这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!


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