numpy.tile

原文：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.tile.html

译者：飞龙 UsyiyiCN

校对：（虚位以待）

numpy.tile(A, reps)[source]

通过重复A由reps指定的次数构造数组。

如果reps具有长度d，则结果将具有max（d， A.ndim） t5 >。

如果A.ndim d，则A前置新轴。因此，形状（3，）数组被提升为（1，3）用于2-D复制，或形状（1,1,3）用于3-D复制。如果这不是所需的行为，请在调用此函数之前将A提升为d维。

If A.ndim > d, reps is promoted to A.ndim by pre-pending 1’s to it. 因此，对于形状（2,3,4,5）的A，（2,2）的reps被视为（1,1,2,2） 。

注意：虽然磁贴可以用于广播，但强烈建议使用numpy的广播操作和功能。

参数：	A：array_like 输入数组。 reps：array_like 沿每个轴的重复次数A。
返回：	c：ndarray 平铺输出数组。

也可以看看

repeat

重复数组的元素。

broadcast_to

将数组广播到新形状

例子

>>> 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]])