Python 函数numpy.REFORMATE

我在matlab中有这个函数

cn = reshape (repmat (sn, n_rep, 1), 1, []);

没有包含关键代码的python：

import numpy like np
from numpy.random import randint

M = 2
N = 2 * 10 ** 8 ### data value
n_rep = 3 ## number of repetitions
sn = randint (0, M, size = N) ### integers 0 and 1
print ("sn =", sn)
cn_repmat = np.tile (sn, n_rep)
print ("cn_repmat =", cn_repmat)
cn = np.reshape (cn_repmat, 1, [])
print (cn)

我不确定复古的亲属关系是否未知

File "C: / Users / Sergio Malhao / .spyder-py3 / Desktop / untitled6.py", line 17, under <module>
cn = np.reshape (cn_repmat, 1, [])

File "E: \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ numpy \ core \ fromnumeric.py", line 232, in reshape
return _wrapfunc (a, 'reshape', newshape, order = order)

File "E: \ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ numpy \ core \ fromnumeric.py", line 57, in _wrapfunc
return getattr (obj, method) (* args, ** kwds)

ValueError: Can not reshape the array of size 600000000 in shape (1,)

文件“C:/Users/Sergio Malhao/.spyder-py3/Desktop/untitled6.py”，第17行，下
cn=np.reporate（cn_repmat，1，[]））
文件“E:\Anaconda3\lib\site packages\numpy\core\fromnumeric.py”，第232行，在整形中
return _wrapfunc（a，‘重塑’、新闻形状、订单=订单）
文件“E:\Anaconda3\lib\site packages\numpy\core\fromneric.py”，第57行，在\u wrapfunc中
返回getattr（对象，方法）（*args，**kwds）
ValueError:无法在形状（1，）中重塑大小为600000000的数组

Numpy不应该是1:1的matlab。它的工作原理相似，但方式不同。 我假设你想把一个矩阵转换成一维数组

尝试：

np.reshape (cn_repmat, (1, -1))

其中（1，-1）是定义新数组大小的元组

一个形状标注可以是-1。在这种情况下，将推断该值 从数组的长度和剩余维度

八度：

>> sn = [0,1,2,3,4]
sn =
   0   1   2   3   4
>> repmat(sn,4,1)
ans =
   0   1   2   3   4
   0   1   2   3   4
   0   1   2   3   4
   0   1   2   3   4
>> reshape(repmat(sn,4,1),1,[])
ans =
   0   0   0   0   1   1   1   1   2   2   2   2   3   3   3   3   4   4   4   4

在

numpy

中：

In [595]: sn=np.array([0,1,2,3,4])
In [596]: np.repeat(sn,4)
Out[596]: array([0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4])
In [597]: np.tile(sn,4)
Out[597]: array([0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4])

在MATLAB中，矩阵至少为2d；在努比，它们可能是1d<代码>输出[596]为1d

我们可以通过制作

sn

2d:

In [608]: sn2 = sn[None,:]    # = sn.reshape((1,-1))
In [609]: sn2
Out[609]: array([[0, 1, 2, 3, 4]])
In [610]: np.repeat(sn2,4,1)
Out[610]: array([[0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4]])

使用

tile

时，我们必须转换或玩顺序游戏（MATLAB是顺序F）：

ravel

相当于

重塑（..，-1）

<代码>-1函数类似于重塑形状时MATLAB中的

[]

---

在

numpy

中，repeat

是基本功能

tile

使用不同的用户界面（更像是

repmat

）重复

。
我得到了这样的结果：sn[0 1 0…，1 1 1 1]，cn_repmat[[0 1 0…，1 1 1]]，cn=[0 1 0…，1 1 1]]Mikaelblomkvistsongrations。这是正确的还是什么？如果你想让它完全是一维的，那么写：cn=np.squence（np.reforme（cn_repmat，（1，-1）））
In [613]: np.tile(sn,[4,1])
Out[613]: 
array([[0, 1, 2, 3, 4],
       [0, 1, 2, 3, 4],
       [0, 1, 2, 3, 4],
       [0, 1, 2, 3, 4]])
In [614]: np.tile(sn,[4,1]).T.ravel()
Out[614]: array([0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4])
In [615]: np.tile(sn,[4,1]).ravel(order='F')
Out[615]: array([0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4])