二维数组的numpy重复

Question

给定两个数组，说

arr = array([10, 24, 24, 24,  1, 21,  1, 21,  0,  0], dtype=int32)
rep = array([3, 2, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], dtype=int32)

np.repeat（arr，rep）返回

array([10, 10, 10, 24, 24, 24, 24], dtype=int32)

有没有办法为一组2D阵列复制此功能？

那是给定的

arr = array([[10, 24, 24, 24,  1, 21,  1, 21,  0,  0],
            [10, 24, 24,  1, 21,  1, 21, 32,  0,  0]], dtype=int32)
rep = array([[3, 2, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
            [2, 2, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=int32)

是否可以创建矢量化的功能？

PS：每一行中的重复次数不必相同。 我将每个结果行填充以确保它们的大小相同。

def repeat2d(arr, rep):
    # Find the max length of repetitions in all the rows. 
    max_len = rep.sum(axis=-1).max()  
    # Create a common array to hold all results. Since each repeated array will have 
    # different sizes, some of them are padded with zero.
    ret_val = np.empty((arr.shape[0], maxlen))  
    for i in range(arr.shape[0]):
        # Repeated array will not have same num of cols as ret_val.
        temp = np.repeat(arr[i], rep[i])
        ret_val[i,:temp.size] = temp
    return ret_val 

我确实了解np.vectorize，而且与正常版本相比，它没有任何性能上的好处。

Answer 1

因此，每行有一个不同的重复数组吗？ 但是每行的重复总数是否相同？

只需在展平的数组上repeat上述操作，然后重新整形为正确的行数。

In [529]: np.repeat(arr,rep.flat)
Out[529]: array([10, 10, 10, 24, 24, 24, 24, 10, 10, 24, 24, 24, 24,  1])
In [530]: np.repeat(arr,rep.flat).reshape(2,-1)
Out[530]: 
array([[10, 10, 10, 24, 24, 24, 24],
       [10, 10, 24, 24, 24, 24,  1]])

如果每行的重复次数有所不同，则我们将填充可变长度的行。 其他SO问题也提到了这一点。 我不记得所有的细节，但是我认为解决方案是这样的：

更改rep以便数字不同：

In [547]: rep
Out[547]: 
array([[3, 2, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [2, 2, 2, 1, 0, 2, 0, 0, 0, 0]])
In [548]: lens=rep.sum(axis=1)
In [549]: lens
Out[549]: array([7, 9])
In [550]: m=np.max(lens)
In [551]: m
Out[551]: 9

创建目标：

In [552]: res = np.zeros((arr.shape[0],m),arr.dtype)

创建索引数组-需要制定详细信息：

In [553]: idx=np.r_[0:7,m:m+9]
In [554]: idx
Out[554]: array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17])

固定索引分配：

In [555]: res.flat[idx]=np.repeat(arr,rep.flat)
In [556]: res
Out[556]: 
array([[10, 10, 10, 24, 24, 24, 24,  0,  0],
       [10, 10, 24, 24, 24, 24,  1,  1,  1]])

Answer 2

类似于@hpaulj的解决方案的另一个解决方案：

def repeat2dvect(arr, rep):
    lens = rep.sum(axis=-1)
    maxlen = lens.max()
    ret_val = np.zeros((arr.shape[0], maxlen))
    mask = (lens[:,None]>np.arange(maxlen))
    ret_val[mask] = np.repeat(arr.ravel(), rep.ravel())
    return ret_val

我没有存储索引，而是创建了布尔掩码并使用该掩码设置值。