这篇文章主要讲解了“怎么使用Python生成多行重复数据”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“怎么使用Python生成多行重复数据”吧！
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在做科学计算或者模拟仿真的时候，相信不少小伙伴会遇到这样的问题，比如，我们有一个一维数组如下所示：
array = [1, 2, 3, 4, 5]
此时，我们想要将其沿着 y 轴进行重复性堆叠，比如，这里我们设定 3 次， 从而我们可以得到下面的数组。
[[1. 2. 3. 4. 5.] [1. 2. 3. 4. 5.] [1. 2. 3. 4. 5.]]
那么我们该怎么办呢？
import numpy as np array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 原始数组 repeat_time = 3 # 沿着y轴堆叠的次数 array_final = np.ones([repeat_time, len(array)]) for i in range(repeat_time): array_final[i, :] = array print(array_final) """ result: [[1. 2. 3. 4. 5.] [1. 2. 3. 4. 5.] [1. 2. 3. 4. 5.]] """
显然，上述方法比较麻烦，为了简化，我们可以世界使用 np.repeat() 函数实现这个功能。
import numpy as np array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 原始数组 repeat_time = 3 # 沿着y轴堆叠的次数 array_final = np.repeat(array.reshape(1, -1), axis=0, repeats=repeat_time) print(array_final) """ result: [[1 2 3 4 5] [1 2 3 4 5] [1 2 3 4 5]] """
当然了，对于这种情况，最简单的方法就是使用 np.meshgrid() 函数来处理。
import numpy as np array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 原始数组 repeat_time = 3 # 沿着y轴堆叠的次数 array_1 = array.copy()[0:repeat_time] array_final, array_final1 = np.meshgrid(array, array_1) print(array_final) """ result: [[1 2 3 4 5] [1 2 3 4 5] [1 2 3 4 5]] """
当然了，还有其他方法，比如 np.vstack() 以及 np.concatenate() 函数均可以实现这个操作。
感谢各位的阅读，以上就是“怎么使用Python生成多行重复数据”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对怎么使用Python生成多行重复数据这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
