尝试使用 np.tile 将重复的一维数组插入另一个数组的列时出错

Question

我需要用一个重复的列表从上到下填充一个数组列。 下面显示了一个玩具示例，其中包含我尝试过的各种方法。

“重塑”方法是我认为可行的方法，但我得到“无法将输入数组从形状（12,1）广播到形状（12，）”错误。

>>> x = np.zeros((12,4))
>>> #x[:,0] = np.tile(range(4),(3,1))
>>> #x[:,0] = np.tile(np.array(range(4)),(3,1))
>>> x[:,0] = np.tile(np.reshape(range(4),(4,1)),(3,1))

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ValueError                                Traceback (most recent call last)
Input In [121], in <cell line: 4>()
      1 x = np.zeros((12,4))
      2 #x[:,0] = np.tile(range(4),(3,1))
      3 #x[:,0] = np.tile(range(4),(3,1))
----> 4 x[:,0] = np.tile(np.reshape(range(4),(4,1)),(3,1))

ValueError: could not broadcast input array from shape (12,1) into shape (12,)

Answer 1

它可以在不使用np.tile情况下实现：

x[:, 0] = np.array([*np.arange(4)] * 3)

在这样的小阵列上，这将比np.tile更快。 对于小型和大型阵列，numba 的使用将是最快的：

import numba as nb

@nb.njit
def numba_(x):
  rows_count = x.shape[0]
  range_ = np.arange(x.shape[1])
  for i in range(rows_count):
    x[i, 0] = range_[i % x.shape[1]]
  return x

Answer 2

它在我发布后不久就出现了。 只需使用长度为 1 的范围作为 x 的第二个索引。 试过了，奏效了。

x[:,0:1] = np.tile(np.reshape(range(4),(4,1)),(3,1))