[轉]numpy的函數使用(二):np.tile()
阿新 • • 發佈:2018-11-16
[] 而且 什麽 得出 基本數據類型 技術分享 圖片 理解 log
函數的形式是tile(A,reps) 函數參數說明中提到A和reps都是array_like的,什麽是array_like的parameter呢?在網上查了一下,始終搞不明白,便把熟悉的python數據類型都試了一下,得出以下結論。 A的類型眾多,幾乎所有類型都可以:array, list, tuple, dict, matrix以及基本數據類型int, string, float以及bool類型。 reps的類型也很多,可以是tuple,list, dict, array, int,bool.但不可以是float, string, matrix類型。 假定A的維度為d,reps的長度為len 當d>=len時,將reps長度補足為d,即在reps前面加上d-len個1。 這裏的意思是,假設A為k維數組,每一維都有一定長度,構成的向量為D。
而長度為len的reps有len個數,進行tile函數運算時補足d位,前面加d-len個1,如下圖所示:
經過tile運算,生成新的A,A的各維維度為: 其中相乘的意思為,將原來A中每一維度的元素進行copy,生成的A中此元素出現次數為新的reps對應維度的數目。操作從低維度向高維進行。 當d 2.函數操作示例 首先給幾個示例:
一、tile函數
1.函數的定義與說明
tile函數是模板numpy.lib.shape_base中的函數。函數的形式是tile(A,reps) 函數參數說明中提到A和reps都是array_like的,什麽是array_like的parameter呢?在網上查了一下,始終搞不明白,便把熟悉的python數據類型都試了一下,得出以下結論。 A的類型眾多,幾乎所有類型都可以:array, list, tuple, dict, matrix以及基本數據類型int, string, float以及bool類型。 reps的類型也很多,可以是tuple,list, dict, array, int,bool.但不可以是float, string, matrix類型。 假定A的維度為d,reps的長度為len 當d>=len時,將reps長度補足為d,即在reps前面加上d-len個1。 這裏的意思是,假設A為k維數組,每一維都有一定長度,構成的向量為D。
而長度為len的reps有len個數,進行tile函數運算時補足d位,前面加d-len個1,如下圖所示:
經過tile運算,生成新的A,A的各維維度為: 其中相乘的意思為,將原來A中每一維度的元素進行copy,生成的A中此元素出現次數為新的reps對應維度的數目。操作從低維度向高維進行。 當d 2.函數操作示例 首先給幾個示例:
>>> tile(1.3,2) array([ 1.3, 1.3]) array([1, 2, 1, 2, 1, 2]) >>> tile((1,2,3),2) array([1, 2, 3, 1, 2, 3]) >>> a=[[1,2,3],[4,5,5]]>>> tile(a,2) array([[1, 2, 3, 1, 2, 3], [4, 5, 5, 4, 5, 5]]) >>> tile([1,2,3],[2,2,2,2]) array([[[[1, 2, 3, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 1, 2, 3]], [[1, 2, 3, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 1, 2, 3]]], [[[1, 2, 3, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 1, 2, 3]], [[1, 2, 3, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 1, 2, 3]]]])
拿其中一個例子進行說明:
>>> a=[[1,2],[2,3]] >>> tile(a,2) array([[1, 2, 1, 2], [2, 3, 2, 3]])這裏a的維度為2,reps長度為1(僅僅是1個int類型數據) 則將reps長度補足為2,結果為reps = [1,2](這裏也可以寫成reps=(1,2),都無妨的) 進行copy操作,從低維進行.數組a為a[2][2] 一維copy操作:copy兩次。a[0]變為[1,2,1,2],a[1]變為[2,3,2,3] 二維copy操作,copy1次。a變為[[1,2,1,2],[2,3,2,3]] a數組為a[2][4] 如此則不難理解下面的結果:
>>> tile(a,[1,2]) array([[1, 2, 1, 2], [2, 3, 2, 3]]) >>> tile(a,[2,2]) array([[1, 2, 1, 2], [2, 3, 2, 3], [1, 2, 1, 2], [2, 3, 2, 3]])
tile(a,[2,2])中是將上述第二步的對a的第二維的copy次數變成了兩次,a[0]copy兩次,a[1]copy兩次:[a[0],a[0],a[1],a[1]]結果如上所示。
3.函數其他註意事項 ①當reps為bool類型或者是bool list類型的時候,與int類型相對應,即True對應為1,False對應為0.如:>>> tile([1,2],[True,False]) array([], shape=(1, 0), dtype=int32) >>> tile([1,2],[True,True]) array([[1, 2]]) >>> tile([1,2],[True,True,True]) array([[[1, 2]]]) >>> tile([1,2],True) array([1, 2])
②當reps為dict類型時,實則取的是key值列表,且key值列表為升序排列如下所示:
>>> tile([1,2,3],{1:2,3:4}) array([[1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]]) >>> tile([1,2,3],{3:4,1:2}) array([[1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]]) >>> a={1:2,3:4} >>> tile([1,2,3],a.keys()) array([[1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]])
③當A為int,string,float,bool,dict等類型的時候,操作大體相似,都是講A視為一個整體,生成一個與reps的長度相同維度的數組。如下所示:
>>> tile({1:2,3:4,5:6},3) array([{1: 2, 3: 4, 5: 6}, {1: 2, 3: 4, 5: 6}, {1: 2, 3: 4, 5: 6}], dtype=object) >>> tile({1:2,3:4,5:6},[2,2]) array([[{1: 2, 3: 4, 5: 6}, {1: 2, 3: 4, 5: 6}], [{1: 2, 3: 4, 5: 6}, {1: 2, 3: 4, 5: 6}]], dtype=object) >>> tile(‘abc‘,3) array([‘abc‘, ‘abc‘, ‘abc‘], dtype=‘|S3‘) >>> tile(‘abc‘,[3,3]) array([[‘abc‘, ‘abc‘, ‘abc‘], [‘abc‘, ‘abc‘, ‘abc‘], [‘abc‘, ‘abc‘, ‘abc‘]], dtype=‘|S3‘) >>> tile(2,3) array([2, 2, 2]) >>> tile(2,[3,3]) array([[2, 2, 2], [2, 2, 2], [2, 2, 2]])
不過有所不同的是,當A為string類型以及dict類型的時候,array數組最後多了一個信息,即dtype,原因為何,即便看了一些源碼,也不曉得是怎麽回事,好像由array到ndarray,一大堆C的東西,搞不明白,索性作罷。另外,當對list類型進行mat操作然後作為參數A傳入tile時也可以,不過結果類型不是array類型,而是matrix類型了,原因幾何,我也無法解答。
看了tile的源碼以後以上內容差不多都可以理解。例如之所以reps的類型有限制,在於代碼一開始對reps進行了以下操作: tuple(reps),無法進行該操作的reps參數就會報錯。而且dict類型的reps進行tuple化以後,key值以升序出現,這也是註意事項中2的原因,而list和tuple類型的數值順序不變。
二、圖解tile函數
看到一個很棒的解釋,貼在這裏。
轉自:http://m.blog.sina.com.cn/s/blog_6bd0612b0101cr3u.html
https://www.jianshu.com/p/9519f1984c70
[轉]numpy的函數使用(二):np.tile()