Numpy - 创建数组副本的多维数组

Question

我想生成一个有序数字数组，然后将其乘以另一个数组：

[ [0,1,2,3,4,5] [0,1,2,3,4,5] [0,1,2,3,4,5] ... [0,1,2,3,4,5] ]

我可以用nums = np.arange(0, 6)生成第一个 [0,1,2,3,4,5]，但是如果我乘以列表中的一个数字，它只会增加值 =[nums* 3] = [0,3,6,9,12,15]. 我该怎么做？

Answer 1

使用numpy方法 (numpy.repeat和numpy.expand_dims(：

np.repeat(np.expand_dims(np.arange(0,6), axis=0), repeats=5, axis=0)
array([[0, 1, 2, 3, 4, 5],
[0, 1, 2, 3, 4, 5],
[0, 1, 2, 3, 4, 5],
[0, 1, 2, 3, 4, 5],
[0, 1, 2, 3, 4, 5]])

或者，更简单地说：

np.repeat([np.arange(0,6)],repeats=5, axis=0)

如果您尝试扩展预先存在的一维数组，则第一种方法很有用。如果您尝试从头开始创建数组，第二种方法更简单。

Answer 2

顺便说一句，为什么不简单地使用np.array()如下：

In [147]: nums = np.arange(6)
In [148]: nums
Out[148]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
In [149]: [nums] * 5
Out[149]: 
[array([0, 1, 2, 3, 4, 5]),
array([0, 1, 2, 3, 4, 5]),
array([0, 1, 2, 3, 4, 5]),
array([0, 1, 2, 3, 4, 5]),
array([0, 1, 2, 3, 4, 5])]
In [150]: np.array([nums] * 5)
Out[150]: 
array([[0, 1, 2, 3, 4, 5],
[0, 1, 2, 3, 4, 5],
[0, 1, 2, 3, 4, 5],
[0, 1, 2, 3, 4, 5],
[0, 1, 2, 3, 4, 5]])

---

在一行中：

In [151]: np.array([np.arange(6)] * 5)
Out[151]: 
array([[0, 1, 2, 3, 4, 5],
[0, 1, 2, 3, 4, 5],
[0, 1, 2, 3, 4, 5],
[0, 1, 2, 3, 4, 5],
[0, 1, 2, 3, 4, 5]])

Answer 3

你不能将 numpy 数组与标量相乘，并期望与将 python 列表(或字符串(与标量相乘相同的行为。

对于 Numpy，乘法运算符将在所有数组元素上广播乘法：

即

np.array([1,2,3]) * 2 == np.array([1*2, 2*2, 3*2) == np.array([2,4,6])

相反，您可以使用列表理解

np.array([np.arange(6) for _ in range(4)])
array([[0, 1, 2, 3, 4, 5],
[0, 1, 2, 3, 4, 5],
[0, 1, 2, 3, 4, 5],
[0, 1, 2, 3, 4, 5]])

或者通过乘法生成列表列表，然后转换为 numpy 数组并重塑：

np.array([list(range(6))*4]).reshape(4,6)
array([[0, 1, 2, 3, 4, 5],
[0, 1, 2, 3, 4, 5],
[0, 1, 2, 3, 4, 5],
[0, 1, 2, 3, 4, 5]])

或者，生成一个形状为 (1,6( 的数组，并沿第一个轴重复：

np.repeat(np.arange(6).reshape(1,6), repeats=4, axis=0)
# produces the same output as the example outputs above.