numpy.tile

numpy.tile(A, reps) [source]

Создаёт массив, повторяя A заданное количество раз, определяемое reps.

Если reps имеет размерность d, результат будет иметь размерность max(d, A.ndim).

Если A.ndim < d, A будет преобразовано в d-мерный массив путем добавления новых осей. Например, массив формы (3,) будет преобразован в (1, 3) для 2-мерного повторения или (1, 1, 3) для 3-мерного повторения. Если это нежелательное поведение, преобразуйте A в d-мерный массив вручную перед вызовом этой функции.

Если A.ndim > d, reps будет преобразовано в A.ndim, путем добавления 1 к началу. Таким образом, для массива формы (2, 3, 4, 5), массив reps (2, 2) будет обрабатываться как (1, 1, 2, 2).

Примечание: Хотя tile может использоваться для векторизации, настоятельно рекомендуется использовать операции и функции векторизации NumPy.

Параметры:	A : array_like Входной массив. reps : array_like Количество повторений A по каждой оси.
Возвращает:	c : ndarray Выходной массив, полученный путём тилирования.

См. также

repeat

Повторяет элементы массива.

broadcast_to

Распространение массива до нового размера

Примеры

>>> 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]])