Python 制作一个n列数组，其中每个连续行增加1

在numpy中，我希望能够为行输入n，为列输入m，并以如下所示的数组结束：

[(0,0,0,0),
 (1,1,1,1),
 (2,2,2,2)]

所以这将是一个3x4。每一列只是前一列的副本，行每次增加一个。例如： 输入是4，然后是6，输出是和数组

[(0,0,0,0,0,0),
 (1,1,1,1,1,1),
 (2,2,2,2,2,2),
 (3,3,3,3,3,3)]

4行和6列，其中行每增加一次。谢谢你抽出时间

本地（无Python

list

s）：

import numpy as np

def foo(n, m):
    return np.array([np.arange(n)] * m).T

本机（无Python

list

s）：

---

使用内置模块

itertools

中的

count

：

>>> from itertools import count
>>> rows = 4
>>> columns = 6
>>> cnt = count()
>>> [[cnt.next()]*columns for i in range(rows)]
[[0, 0, 0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3, 3, 3]]

---

使用内置模块

itertools

中的

count

：

>>> from itertools import count
>>> rows = 4
>>> columns = 6
>>> cnt = count()
>>> [[cnt.next()]*columns for i in range(rows)]
[[0, 0, 0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3, 3, 3]]

---

您可以使用内置的python函数轻松地实现这一点。程序计数为3，将每个数字转换为字符串，并将字符串重复6次

print [6*str(n) for n in range(0,4)]

这是输出

ks-MacBook-Pro:~ kyle$ pbpaste | python
['000000', '111111', '222222', '333333']

---

您可以使用内置的python函数轻松地实现这一点。程序计数为3，将每个数字转换为字符串，并将字符串重复6次

print [6*str(n) for n in range(0,4)]

这是输出

ks-MacBook-Pro:~ kyle$ pbpaste | python
['000000', '111111', '222222', '333333']

---

这么多的可能性

In [51]: n = 4

In [52]: m = 6

In [53]: np.tile(np.arange(n), (m, 1)).T
Out[53]: 
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [2, 2, 2, 2, 2, 2],
       [3, 3, 3, 3, 3, 3]])

In [54]: np.repeat(np.arange(n).reshape(-1,1), m, axis=1)
Out[54]: 
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [2, 2, 2, 2, 2, 2],
       [3, 3, 3, 3, 3, 3]])

In [55]: np.outer(np.arange(n), np.ones(m, dtype=int))
Out[55]: 
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [2, 2, 2, 2, 2, 2],
       [3, 3, 3, 3, 3, 3]])

还有一个。这里的巧妙之处在于，这些值不会重复——只为单个序列[0，1，2，…，n-1]分配内存

In [67]: from numpy.lib.stride_tricks import as_strided

In [68]: seq = np.arange(n)

In [69]: rep = as_strided(seq, shape=(n,m), strides=(seq.strides[0],0))

In [70]: rep
Out[70]: 
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [2, 2, 2, 2, 2, 2],
       [3, 3, 3, 3, 3, 3]])

小心使用

as__Èstripped

功能。如果参数不正确，可能会使Python崩溃

要查看未复制的

seq

，请将

seq

更改到位，然后选中

rep

：

In [71]: seq[1] = 99

In [72]: rep
Out[72]: 
array([[ 0,  0,  0,  0,  0,  0],
       [99, 99, 99, 99, 99, 99],
       [ 2,  2,  2,  2,  2,  2],
       [ 3,  3,  3,  3,  3,  3]])

---

这么多的可能性

In [51]: n = 4

In [52]: m = 6

In [53]: np.tile(np.arange(n), (m, 1)).T
Out[53]: 
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [2, 2, 2, 2, 2, 2],
       [3, 3, 3, 3, 3, 3]])

In [54]: np.repeat(np.arange(n).reshape(-1,1), m, axis=1)
Out[54]: 
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [2, 2, 2, 2, 2, 2],
       [3, 3, 3, 3, 3, 3]])

In [55]: np.outer(np.arange(n), np.ones(m, dtype=int))
Out[55]: 
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [2, 2, 2, 2, 2, 2],
       [3, 3, 3, 3, 3, 3]])

还有一个。这里的巧妙之处在于，这些值不会重复——只为单个序列[0，1，2，…，n-1]分配内存

In [67]: from numpy.lib.stride_tricks import as_strided

In [68]: seq = np.arange(n)

In [69]: rep = as_strided(seq, shape=(n,m), strides=(seq.strides[0],0))

In [70]: rep
Out[70]: 
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [2, 2, 2, 2, 2, 2],
       [3, 3, 3, 3, 3, 3]])

小心使用

as__Èstripped

功能。如果参数不正确，可能会使Python崩溃

要查看未复制的

seq

，请将

seq

更改到位，然后选中

rep

：

In [71]: seq[1] = 99

In [72]: rep
Out[72]: 
array([[ 0,  0,  0,  0,  0,  0],
       [99, 99, 99, 99, 99, 99],
       [ 2,  2,  2,  2,  2,  2],
       [ 3,  3,  3,  3,  3,  3]])

为了好玩，请多看一些

np.zeros((n, m), dtype=np.int) + np.arange(n, dtype=np.int)[:,None]

为了好玩，请多看一些

np.zeros((n, m), dtype=np.int) + np.arange(n, dtype=np.int)[:,None]

---

如前所述，有很多方法可以做到这一点。 下面是我要做的：

import numpy as np
def makearray(m, n):
    A = np.empty((m,n))
    A.T[:] = np.arange(m)
    return A

如果您不打算更改数组的内容，那么这里有一个有趣的替代方法。 它应该可以节省一些内存。 但是要小心，因为这不会分配一个完整的数组，它将有多个条目指向同一个内存地址

import numpy as np
from numpy.lib.stride_tricks import as_strided
def makearray(m, n):
    A = np.arange(m)
    return as_strided(A, strides=(A.strides[0],0), shape=(m,n))

---

在这两种情况下，正如我所写的，可以通过

makearray（3，4）

创建

3x4

数组。正如前面提到的，有很多方法可以做到这一点。 下面是我要做的：

import numpy as np
def makearray(m, n):
    A = np.empty((m,n))
    A.T[:] = np.arange(m)
    return A

如果您不打算更改数组的内容，那么这里有一个有趣的替代方法。 它应该可以节省一些内存。 但是要小心，因为这不会分配一个完整的数组，它将有多个条目指向同一个内存地址

import numpy as np
from numpy.lib.stride_tricks import as_strided
def makearray(m, n):
    A = np.arange(m)
    return as_strided(A, strides=(A.strides[0],0), shape=(m,n))

在这两种情况下，正如我所写的，一个

3x4

数组可以通过

makearray（3，4）

创建，您可以

>>> nc=5
>>> nr=4
>>> [[k]*nc for k in range(nr)]
[[0, 0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3, 3]]

你可以简单地

>>> nc=5
>>> nr=4
>>> [[k]*nc for k in range(nr)]
[[0, 0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2, 2], [3, 3, 3, 3, 3]]

---

使用（n，1）数组的其他几种可能性

---

如果与（m，）数组一起使用，只需保留（n，1），然后让广播为您展开它。

使用（n，1）数组的其他几种可能性

---

如果与（m，）数组一起使用，只需将其保留（n，1），然后让广播为您展开即可。

您的意思是第二个数组最后一行中的3，对吗？您将如何处理此数组？如果后续操作可以使用numpy的广播功能，您可能可以避免创建这样的阵列。您的意思是第二个阵列的最后一行中有3个，对吗？您将如何处理此阵列？如果后续操作可以使用numpy的广播功能，则可以避免创建这样的数组。user2785334要求的是数字矩阵，而不是字符矩阵。此外，user2785334希望使用Numpy数组来执行此操作。user2785334要求的是数字矩阵，而不是字符。此外，用户2785334希望使用一个Numpy数组来实现它。细微变化：

（np.zeros（（m，n），dtype=int）+np.arange（n））.T

细微变化：

（np.zeros（（m，n），dtype=int）+np.arange（n））.T

。我没有注意到，您已经演示了如何使用

，就像您大步向前走一样。我没有注意到您已经演示了如何使用
。