python处理重复的复制粘贴_如何将数组复制/重复N次到新数组中？

假设您要复制10次这些值，那么只需^{}10个数组：def repeat(arr, count):

return np.stack([arr for _ in range(count)], axis=0)

axis=0实际上是默认值，所以这里没有必要，但我认为这样可以更清楚地说明您在前面添加了新的轴。

事实上，这与stack的示例所做的几乎相同：>>> arrays = [np.random.randn(3, 4) for _ in range(10)]

>>> np.stack(arrays, axis=0).shape

(10, 3, 4)

乍一看，您可能认为^{}或^{}更适合。

但是repeat是关于在现有轴上重复(或展平数组)，因此您需要在之前或之后reshape。(这同样有效，但我认为没有那么简单。)

而tile(假设您使用类似reps-的标量数组reps，它基本上是repeat)是关于在所有方向上填写多维规范，这比您希望的这个简单情况复杂得多。

所有这些选择都将同样有效。它们都会将数据复制10次以上，这是很昂贵的部分；任何内部处理、构建微型中间对象等的成本都无关紧要。提高速度的唯一方法是避免复制。你可能不想这么做。

但是，如果要共享10个副本中的行存储，您可能需要^{}：def repeat(arr, count):

return np.broadcast_to(arr, (count,)+arr.shape)

注意broadcast_to实际上并不能保证它避免复制，只是它返回某种只读视图，其中“广播数组的多个元素可能引用单个内存位置”。实际上，这会避免抄袭。如果出于某种原因(或者您想要一个可写的视图，这通常是一个糟糕的主意，但是也许您有一个很好的理由……)您确实需要保证这一点，那么您必须下拉到^{}：def repeat(arr, count):

shape = (count,) + arr.shape

strides = (0,) + arr.strides

return np.lib.stride_tricks.as_strided(

arr, shape=shape, strides=strides, writeable=False)

请注意，as_strided的一半文档警告您可能不应该使用它，另一半则警告您绝对不应该将其用于可写视图，因此…在执行之前，请确保这是您想要的。

总结

以上是生活随笔为你收集整理的python处理重复的复制粘贴_如何将数组复制/重复N次到新数组中？的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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