Повторить ndarray n раз

У меня есть numpy.ndarray с True/False:

import numpy as np    
a = np.array([True, True, False])

Я хочу:

out = np.array([True, True, False, True, True, False, True, True, False])

Я старался:

np.repeat(a, 3, axis = 0)

Но он дублирует каждый элемент, я хочу дублировать весь массив.

Это закрытия, которые я получил:

np.array([a for i in range(3)])

Однако я хочу, чтобы он оставался 1D.

Редактировать

Было предложено дублировать Повторение каждого элемента массива numpy 5 раз. Однако мой вопрос заключался в том, как повторить массив все и нет для каждого элемента.

Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
2
0
385
2
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Пытаться:

import numpy as np
a = np.array([True, True, False])
print(np.concatenate([a]*3))

[ True  True False  True  True False  True  True False]
Ответ принят как подходящий

Использовать np.плитка

>>> a = np.array([True, True, False])
>>> np.tile(a, 3)
... array([ True,  True, False,  True,  True, False,  True,  True, False])

Другие вопросы по теме