NumPy 1.14 - numpy.tile()

numpy.tile




numpy

numpy.tile

numpy.tile(A, reps) [source]

प्रतिनिधि द्वारा दिए गए समय की संख्या को दोहराकर एक सरणी का निर्माण करें।

यदि reps की लंबाई d , तो परिणाम में max(d, A.ndim) का आयाम होगा।

यदि A.ndim < d , A को नए अक्षों को A.ndim < d आयामी होने के लिए बढ़ावा दिया जाता है। तो एक आकृति (3,) सरणी को 3-डी प्रतिकृति के लिए 2-डी प्रतिकृति, या आकार (1, 1, 3) के लिए (1, 3) को बढ़ावा दिया जाता है। यदि यह वांछित व्यवहार नहीं है, तो इस फ़ंक्शन को कॉल करने से पहले A से डी-आयामों को मैन्युअल रूप से बढ़ावा दें।

यदि A.ndim > d , reps को A .ndim में पूर्व-लंबित 1 के द्वारा प्रचारित किया जाता है। इस प्रकार A के आकार (2, 3, 4, 5) के लिए, (2, 2) का एक reps (1, 1, 2, 2) के रूप में माना जाता है।

नोट: हालांकि टाइल को प्रसारण के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है, लेकिन यह खतना के प्रसारण संचालन और कार्यों का उपयोग करने के लिए दृढ़ता से अनुशंसित है।

पैरामीटर:

A : array_like

इनपुट सरणी।

प्रतिनिधि : array_like

प्रत्येक अक्ष के साथ A की पुनरावृत्ति की संख्या।

यह दिखाता है:

c : ndarray

टाइल की गई आउटपुट सरणी।

यह भी देखें

repeat
किसी सरणी के तत्वों को दोहराएं।
broadcast_to
एक सरणी को एक नए आकार में प्रसारित करें

उदाहरण

>>> 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]])