通过复制数组中的每个项目来创建新的 numpy 数组答案

【问题标题】：Create new numpy array by duplicating each item in an array通过复制数组中的每个项目来创建新的 numpy 数组
【发布时间】：2021-05-28 09:16:57
【问题描述】：

我想通过将另一个数组中的每个项目重复给定次数 (n) 来创建一个新的 numpy 数组。我目前正在使用 for 循环和 .extend() 使用列表来执行此操作，但这并不是很有效，尤其是对于非常大的数组。

有没有更有效的方法来做到这一点？

def expandArray(array, n):
    new_array = []
    for item in array:
        new_array.extend([item] * n)
    new_array = np.array(new_array)
    return new_array


print(expandArray([1,2,3,4], 3)

[1,1,1,2,2,2,3,3,3,4,4,4]

【问题讨论】：

Numpy 的repeat，正是你想要的numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.repeat.html

标签： python arrays list numpy for-loop

【解决方案1】：

我不知道具体原因，但对我来说，这段代码比 np.repeat 运行得更快：

def expandArray(array, n):
    return np.concatenate([array for i in range(0,n)])

我运行了这个小基准测试：

arr1 = np.random.rand(100000)
%timeit expandArray(arr1, 5)

1.07 ms ± 25.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

而 np.repeat 给出了这个结果：

%timeit np.repeat(arr1,5)

2.45 ms ± 148 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

【讨论】：

您的解决方案生成不同的数组[1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4]。如果不需要他们的订单，那么这是一个很好的解决方案。
顺序很重要。