Python的numpy当量的R rep和rep_len函数

Question

我想找到python（numpy是可能的） - 等效的R rep和rep_len函数。

问题1：关于rep_len功能，说我跑，

rep_len(paste('q',1:4,sep=""), length.out = 7) 

然后载体['q1','q2','q3','q4']的元素将被回收，以填补7位，你会得到输出

[1] "q1" "q2" "q3" "q4" "q1" "q2" "q3" 

我该如何做一个列表或一维numpy数组的循环元素以适应预定的长度？从我看到的numpy的重复功能可以指定一定数量的代表，但不会重复填充预定长度的值。

问题2：关于rep功能，说我跑，

rep(2000:2004, each = 3, length.out = 14) 

然后输出

[1] 2000 2000 2000 2001 2001 2001 2002 2002 2002 2003 2003 2003 2004 2004 

我怎么能做出这样（列表或numpy的阵列的回收元素以适应预定的长度，并连续列出每个元素预定的次数）发生使用python？

我很抱歉，如果这个问题之前已经问过;我对堆栈溢出是完全陌生的，对编程来说也是新的。

Answer 1

对于rep_len，类似的numpy方法是np.tile，但它不提供length.out参数;但是你可以用slice很容易地实现它：

x = ['q1', 'q2', 'q3', 'q4'] 
def np_rep_len(x, length_out): 
    return np.tile(x, length_out // len(x) + 1)[:length_out] 

np_rep_len(x, 7) 
# array(['q1', 'q2', 'q3', 'q4', 'q1', 'q2', 'q3'], 
#  dtype='<U2') 

---

对于rep法，numpy的当量为numpy.repeat，你也需要实现length.out与片：

def np_rep(x, repeat, length_out): 
    return np.repeat(x, repeat)[:length_out] 

np_rep(x, 3, 10) 
# array(['q1', 'q1', 'q1', 'q2', 'q2', 'q2', 'q3', 'q3', 'q3', 'q4'], 
#  dtype='<U2') 

Answer 2

您可以使用如果你愿意的话，可以将乘法和切片与python内建的隐式迭代相结合。 （我知道你想要一个numpy的解决方案，但我只是想出这个不能伤害...）

rep_len(paste('q',1:4,sep=""), length.out = 7) 

转化为 - >

(["q"+str(k) for k in range(1,5)]*(7/4+1))[:7] 

Answer 3

NumPy的实际执行提供了rep_len等效。这是numpy.resize：

new_arr = numpy.resize(arr, new_len) 

注意，resize方法垫用零来代替重复的元素，所以arr.resize(new_len)没有你想要什么。

至于rep，我知道没有等价物。有numpy.repeat，但它不允许你限制输出的长度。 （重复全矢量功能也有numpy.tile，但同样没有length.out等效。）您可以对结果进行分割，但它仍然会花费所有时间和内存来生成未截断的数组：

new_arr = numpy.repeat(arr, repetitions)[:new_len] 

Answer 4

在评论Psidom的np_rep函数时，我相信R的rep函数（使用each =参数）的一个附加特性是它将重复使用重复向量中的元素，直到达到由length.out指定的长度。例如，

rep(2000:2001, each = 4, length.out = 15) 

返回

[1] 2000 2000 2000 2000 2001 2001 2001 2001 2000 2000 2000 2000 2001 2001[15] 2001 

。在Python，定义np_rep如Psidom定义它，

def np_rep(x, repeat, length_out): 
    return np.repeat(x, repeat)[:length_out] 

和呼叫

np_rep(list(range(2000,2002)), repeat = 4, length_out = 15) 

，输出是

array([2000, 2000, 2000, 2000, 2001, 2001, 2001, 2001]) 

;所以该函数不会回收以达到所需的长度，而是会在参数x的元素重复参数重复次数后停止。

我相信以下将正常运行，包含了版本回收：

def repeat_recycle(x, repeat, length_out): 
    rep = lambda x,length_out,repeat:np.repeat(x,repeat)[:length_out] 
    repeated = rep(x, length_out, repeat) 
    if len(x)*repeat >= length_out: 
     return repeated 
    v = [None for i in range(length_out)] 
    n = len(repeated) 
    for i in range(length_out): 
     v[i] = repeated[i%n] 
    return np.array(v) 

呼叫，

repeat_recycle(list(range(2000,2002)), repeat = 4, length_out = 15) 

回报

array([2000, 2000, 2000, 2000, 2001, 2001, 2001, 2001, 2000, 2000, 2000, 
    2000, 2001, 2001, 2001]) 

，这是循环使用的版本，填补增加15个元素。

如果length_out不超过len（x）和repeat的乘积，它将默认为Psidom的np_rep函数的lambda表单。

Answer 5

numpy.repeat（）的行为就像R的rep（）函数，每个= True。当每个=假，循环利用，可通过换位来实现：

import numpy as np 

def np_rep(x, reps=1, each=False, length=0): 
    """ implementation of functionality of rep() and rep_len() from R 

    Attributes: 
     x: numpy array, which will be flattened 
     reps: int, number of times x should be repeated 
     each: logical; should each element be repeated reps times before the next 
     length: int, length desired; if >0, overrides reps argument 
    """ 
    if length > 0: 
     reps = np.int(np.ceil(length/x.size)) 
    x = np.repeat(x, reps) 
    if(not each): 
     x = x.reshape(-1, reps).T.ravel() 
    if length > 0: 
     x = x[0:length] 
    return(x) 

为，例如，如果我们设置每个= TRUE：

np_rep(np.array(['tinny', 'woody', 'words'], reps=3, each=True) 

...我们得到：

array(['tinny', 'tinny', 'tinny', 'woody', 'woody', 'woody', 'words', 'words', 'words'], 
    dtype='<U5') 

但是当每个= False时：

np_rep(np.array(['tinny', 'woody', 'words']), reps=3, each=False) 

...结果是：

array(['tinny', 'woody', 'words', 'tinny', 'woody', 'words', 'tinny', 'woody', 'words'], 
    dtype='<U5') 

请注意，x变平了，结果也变平了。要实现长度参数，需要计算所需的最少次数，然后将结果截断为所需的长度。