numpy.tile

numpy.tile(A, reps)

通过重复reps给出的次数构造数组。

如果 reps 有长度 d ，结果的维数为 max(d, A.ndim) .

如果 A.ndim < d ， A 通过预处理新轴提升为三维。因此，对于二维复制，形状（3，3）数组提升为（1，3），对于三维复制，形状（1，1，3）。如果这不是所需的行为，请提升 A 在调用此函数之前手动转换为D维。

如果 A.ndim > d ， reps 被提升为 A .ndim通过预挂起1对它。因此，对于 A 形状（2，3，4，5），a reps （2，2）被视为（1，1，2，2）。

注：虽然切片可用于广播，但强烈建议使用Numpy的广播操作和功能。

参数

Aarray_like

输入数组。

repsarray_like

重复次数 A 沿着每个轴。

返回

c恩达雷

平铺的输出数组。

参见

repeat

重复数组元素。

broadcast_to

将数组广播到新形状

实例

>>> a = np.array([0, 1, 2])
>>> np.tile(a, 2)
array([0, 1, 2, 0, 1, 2])
>>> np.tile(a, (2, 2))
array([[0, 1, 2, 0, 1, 2],
       [0, 1, 2, 0, 1, 2]])
>>> np.tile(a, (2, 1, 2))
array([[[0, 1, 2, 0, 1, 2]],
       [[0, 1, 2, 0, 1, 2]]])

>>> b = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> np.tile(b, 2)
array([[1, 2, 1, 2],
       [3, 4, 3, 4]])
>>> np.tile(b, (2, 1))
array([[1, 2],
       [3, 4],
       [1, 2],
       [3, 4]])

>>> c = np.array([1,2,3,4])
>>> np.tile(c,(4,1))
array([[1, 2, 3, 4],
       [1, 2, 3, 4],
       [1, 2, 3, 4],
       [1, 2, 3, 4]])

numpy.vsplit numpy.repeat