假設您要復制10次這些值，那么只需^{}10個數組：def repeat(arr, count):

return np.stack([arr for _ in range(count)], axis=0)

axis=0實際上是默認值，所以這里沒有必要，但我認為這樣可以更清楚地說明您在前面添加了新的軸。

事實上，這與stack的示例所做的幾乎相同：>>> arrays = [np.random.randn(3, 4) for _ in range(10)]

>>> np.stack(arrays, axis=0).shape

(10, 3, 4)

乍一看，您可能認為^{}或^{}更適合。

但是repeat是關于在現有軸上重復(或展平數組)，因此您需要在之前或之后reshape。(這同樣有效，但我認為沒有那么簡單。)

而tile(假設您使用類似reps-的標量數組reps，它基本上是repeat)是關于在所有方向上填寫多維規范，這比您希望的這個簡單情況復雜得多。

所有這些選擇都將同樣有效。它們都會將數據復制10次以上，這是很昂貴的部分；任何內部處理、構建微型中間對象等的成本都無關緊要。提高速度的唯一方法是避免復制。你可能不想這么做。

但是，如果要共享10個副本中的行存儲，您可能需要^{}：def repeat(arr, count):

return np.broadcast_to(arr, (count,)+arr.shape)

注意broadcast_to實際上并不能保證它避免復制，只是它返回某種只讀視圖，其中“廣播數組的多個元素可能引用單個內存位置”。實際上，這會避免抄襲。如果出于某種原因(或者您想要一個可寫的視圖，這通常是一個糟糕的主意，但是也許您有一個很好的理由……)您確實需要保證這一點，那么您必須下拉到^{}：def repeat(arr, count):

shape = (count,) + arr.shape

strides = (0,) + arr.strides

return np.lib.stride_tricks.as_strided(

arr, shape=shape, strides=strides, writeable=False)

請注意，as_strided的一半文檔警告您可能不應該使用它，另一半則警告您絕對不應該將其用于可寫視圖，因此…在執行之前，請確保這是您想要的。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python处理重复的复制粘贴_如何将数组复制/重复N次到新数组中？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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