如何从1-D阵列创建2-D numpy数组？

Question

我有一个numpy数组：

import numpy as np
A = np.array([1,2])

例如，我想在2-D numpy数组中制作两个元素的n -copies

B=[[1,1,1,1],[2,2,2,2]] # 4 copies of each element of A into a separate array

我该怎么做？

Answer 1

使用np.repeat然后重塑 -

np.repeat(A,4).reshape(-1,4)

reshape(-1,4)基本上保留4个列， -1指定它根据要重新整形的数组的总大小计算行数。 因此，对于给定的样本，因为np.repeat(A,4).size是8 ，所以它指定8/4 = 2作为行数。 因此，它将np.repeat(A,4)重新整形为形状(2,4)的2D数组。

或者使用np.repeat延伸后A到2D与None/np.newaxis -

np.repeat(A[:,None],4,axis=1)

或者在扩展版本上使用np.tile -

np.tile(A[:,None],4)

Answer 2

您可以将它与另一个包含1 s的数组相乘：

>>> import numpy as np
>>> A=np.array([1,2])
>>> A[:, np.newaxis] * np.ones(4, int)
array([[1, 1, 1, 1],
       [2, 2, 2, 2]])

或者如果您只需要只读副本就可以使用broadcast_to （非常非常快速的操作）：

>>> np.broadcast_to(A[:, None], [A.shape[0], 4])
array([[1, 1, 1, 1],
       [2, 2, 2, 2]])

Answer 3

您可以使用矩阵乘法和（正确形状）1s数组，然后转置最终数组。

import numpy as np

A = np.array([1, 2])

n = 4
B = np.ones((n, 1))
out = (A*B).T

您也可以使用np.vstack然后转置数组。

out = np.vstack((A,)*n).T