Повторяющиеся строки из массива

У меня проблема, потому что я хотел бы повторить n раз все строки из массива (X, Y) без использования циклов и получить массив (n * X, Y)

import jax.numpy as jnp

arr = jnp.array([[12, 14, 12, 0, 1],
                [0, 14, 12, 0, 1],
                [0, 0, 12, 0, 1]])
n = 3

result = jnp.array([[12 14 12 0 1],
                    [12 14 12 0 1],
                    [12 14 12 0 1],
                    [0 14 12 0 1],
                    [0 14 12 0 1],
                    [0 14 12 0 1],
                    [0 0 12 0 1],
                    [0 0 12 0 1],
                    [0 0 12 0 1]])

Я не нашел встроенного метода для выполнения этой операции, пробовал с jnp.tile, jnp.repeat.

jnp.repeat

arr_r = jnp.repeat(arr, n, axis=1)

Output:
[[12 12 12 14 14 14 12 12 12  0  0  0  1  1  1]
 [ 0  0  0 14 14 14 12 12 12  0  0  0  1  1  1]
 [ 0  0  0  0  0  0 12 12 12  0  0  0  1  1  1]]

arr_t = jnp.tile(arr, n)

Output:
[[12 14 12  0  1 12 14 12  0  1 12 14 12  0  1]
 [ 0 14 12  0  1  0 14 12  0  1  0 14 12  0  1]
 [ 0  0 12  0  1  0  0 12  0  1  0  0 12  0  1]]

Может быть, я могу построить массив результатов из array_t...

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
1
29
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Вы говорите, что пытались jnp.repeat, но не объясняете, почему это не делает то, что вы хотите. Я предполагаю, что вы пренебрегаете параметром axis:

jnp.repeat(arr, n, axis=0)

Я пробовал с этим, но я не получаю такого результата.

jumpincrane 22.04.2022 23:22

Что ты получил? Я не могу установить Jax для проверки, но он должен работать точно так же, как обычный numpy.

ddejohn 22.04.2022 23:27

Я собираюсь отредактировать вопрос и добавить результаты, которые я действительно пробовал.

jumpincrane 22.04.2022 23:28

Вам нужно использовать axis=0

ddejohn 22.04.2022 23:33

Да, ты прав. Моя ошибка, я думал, что это по умолчанию, но сглаживание по умолчанию...

jumpincrane 22.04.2022 23:36

Другие вопросы по теме