Python 是否存在作用于现有数组的'np.repeat'？

我有一个大的NumPy数组，我想在循环的每次迭代中用新数据填充它。阵列中填充了沿轴0重复的数据，例如：

[[1, 5],
 [1, 5],
 [1, 5],
 [1, 5]]

我知道如何在每次迭代中从头开始创建此阵列：

x = np.repeat([[1, 5]], 4, axis=0)

但是，我不想每次都创建一个新阵列，因为它是一个非常大的阵列（比4x2大得多）。相反，我想使用上面的代码提前创建数组，然后在每次迭代中用新数据填充数组

---

但是

np.repeat（）

返回一个新数组，而不是对现有数组执行操作。填充现有数组是否有一个与

np.repeat（）

等效的方法？

正如我们在评论中所指出的，您可以使用广播分配来使用适当大小的1d数组填充2d数组：

x[...] = [1, 5]

如果您的大数组在每一行中总是包含相同的项（即，您以后不会更改这些预设值），您几乎可以肯定地在代码的后面部分使用广播，只需使用初始的

x

，例如

x = np.array([[1, 5]])

此数组具有shape

（1，2）

，该数组与上述示例中可能具有的其他shape

（4，2）

数组广播兼容

如果每行中始终需要相同的值，并且由于某些原因无法使用广播（这两种情况都不太可能），则可以使用

broadcast\u to

创建具有显式2d形状的数组，而无需复制内存：

x_bc = np.broadcast_to([1, 5], (4, 2)) # broadcast 1d [1, 5] to shape (4, 2)

这可能会起作用，因为它的形状正确，内存中只有两个唯一的元素：

>>> x_bc
array([[1, 5],
       [1, 5],
       [1, 5],
       [1, 5]])

>>> x_bc.strides
(0, 8)

但是，您不能对其进行修改，因为它是只读视图：

>>> x_bc[0, :] = [2, 4]
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-35-ae12ecfe3c5e> in <module>
----> 1 x_bc[0, :] = [2, 4]

ValueError: assignment destination is read-only

---

这将为您提供一个固定形状的二维数组，该数组始终包含一个唯一的行，而对任何行进行变异都会对其余行进行变异（因为基础数据只对应于一行）。小心处理，因为如果你想要有两个不同的行，你必须做其他事情。

难道不是

x[…]=[1,5]

做你想做的吗？非常大的数组仍然是二维数组，你想用相同的一维数组填充每一行吗？如果是这样，您可以执行，例如，

x[：]=[2,6]

。将

[2,6]

复制到每一行。

>>> x_in = np.array([1, 5])
... x_strided = np.lib.stride_tricks.as_strided(x_in, shape=(4,) + x_in.shape,
...                                             strides=(0,) + x_in.strides[-1:])

>>> x_strided
array([[1, 5],
       [1, 5],
       [1, 5],
       [1, 5]])

>>> x_strided[0, :] = [2, 4]

>>> x_strided
array([[2, 4],
       [2, 4],
       [2, 4],
       [2, 4]])