Numpy中的tile函數用法

0、引言

 在看機器學習實戰這本書時，遇到numpy.tile(A,B)函數，開始沒太明白這個函數用法，網上帖子也不太詳細，通過一番試驗後基本搞明白基本用法，分享給你們。

一、函數定義

tile函數是模板numpy.lib.shape_base中的函數。

函數形式：tile(A，rep) 

功能：重複A的各個維度 
參數類型： 
- A: Array類的均可以 
- rep：A沿着各個維度重複的次數，從低維向高維重複

-A的類型衆多，幾乎全部類型均可以：array, list, tuple, dict, matrix以及基本數據類型int, string, float以及bool類型。

-reps的類型也不少，能夠是tuple，list, dict, array, int,bool.但不能夠是float, string, matrix類型。

 

二、函數運行原理：

A=[a ₁,a ₂,...,a _m]

rep=[r ₁,r ₂,...,r _n]

C=tile(A, rep)

rep重複A的順序是由後往前依次重複上一次的結果，每次重複維度都提升一級。

Step1：C ₁=[(a ₁,a ₂,...,a _m) ₁,(a ₁,a ₂,...,a _m) ₂,...,(a ₁,a ₂,...,a _m) _rn]

Step2：C ₂=[(C ₁) ₁,(C ₁) ₂,...,(C ₁) _rn-1]

...

Stepm：C _m=[(C _m-1) ₁,(C _m-1) ₂,...,(C _m-1) _rn-m+1]

 

三、函數用法舉例：

A=[0,1]

rep=(2,3,4)

C=tile(A,rep)

 

Step1：

C ₁=[0,1,0,1,0,1,0,1]

 

Step2：

C ₂=

[[0 1 0 1 0 1 0 1]
[0 1 0 1 0 1 0 1]
[0 1 0 1 0 1 0 1]]

Step3：

C ₃=

[[[0 1 0 1 0 1 0 1]
[0 1 0 1 0 1 0 1]
[0 1 0 1 0 1 0 1]]

[[0 1 0 1 0 1 0 1]
[0 1 0 1 0 1 0 1]
[0 1 0 1 0 1 0 1]]]

 

四、更多函數用法示例：

Examples
--------
>>> 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]])