numpy.tile#

numpy.tile(A, reps)[source]#

通过将 A 重复 reps 指定的次数来构造一个数组。

如果reps的长度为d，则结果将具有max(d, A.ndim)的维度。

如果A.ndim < d，则通过在前面添加新轴将A提升为 d 维。因此，对于形状为 (3,) 的数组，对于二维复制将提升为 (1, 3)，对于三维复制将提升为 (1, 1, 3)。如果这不是期望的行为，请在调用此函数之前手动将A提升到 d 维。

如果A.ndim > d，则通过在其前面添加 1 来将reps提升为A.ndim。因此，对于形状为 (2, 3, 4, 5) 的A，(2, 2) 的reps将被视为 (1, 1, 2, 2)。

注意：虽然 tile 可用于广播，但强烈建议使用 NumPy 的广播操作和函数。

参数：
Aarray_like

输入数组。

repsarray_like

沿每个轴重复A的次数。

返回：
cndarray

平铺后的输出数组。

另请参见

repeat

重复数组的元素。

broadcast_to

将数组广播到新的形状

示例

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([0, 1, 2])
>>> np.tile(a, 2)
array([0, 1, 2, 0, 1, 2])
>>> np.tile(a, (2, 2))
array([[0, 1, 2, 0, 1, 2],
       [0, 1, 2, 0, 1, 2]])
>>> np.tile(a, (2, 1, 2))
array([[[0, 1, 2, 0, 1, 2]],
       [[0, 1, 2, 0, 1, 2]]])

>>> b = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> np.tile(b, 2)
array([[1, 2, 1, 2],
       [3, 4, 3, 4]])
>>> np.tile(b, (2, 1))
array([[1, 2],
       [3, 4],
       [1, 2],
       [3, 4]])

>>> c = np.array([1,2,3,4])
>>> np.tile(c,(4,1))
array([[1, 2, 3, 4],
       [1, 2, 3, 4],
       [1, 2, 3, 4],
       [1, 2, 3, 4]])
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