Question

我想找到py {（numpy是可能的） - 等价的R rep和rep_len函数。

问题1 ：关于rep_len功能，请说我跑，

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

然后，向量['q1','q2','q3','q4']的元素将被回收以填充7个空格，您将获得输出

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

如何回收列表或1-d numpy数组的元素以适应预定的长度？从我所见过的numpy的重复功能可以指定一定数量的代表，但不重复值以填充预定的长度。

问题2：关于rep功能，请说我跑，

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

如何使用python发生这种情况（使列表或numpy数组的循环元素符合预定长度并连续按预定次数列出每个元素）？

如果以前曾问过这个问题，我道歉;我一般都是新的堆栈溢出和一般的编程新手。

Answer 1

NumPy实际上确实提供了等效的rep_len。它是numpy.resize：

new_arr = numpy.resize(arr, new_len)

请注意，resize 方法使用零填充而不是重复元素，因此arr.resize(new_len)无法执行您想要的操作。

至于rep，我知道没有相应的内容。有numpy.repeat，但它不允许您限制输出的长度。（对于重复整个向量功能，还有numpy.tile，但同样没有length.out等效。）您可以对结果进行切片，但它仍会花费所有时间和用于生成未截断数组的内存：

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

Answer 2

对于rep_len，类似的numpy方法是np.tile，但它不提供length.out参数;但您可以使用slice非常轻松地实现它：

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方法，numpy等效项为numpy.repeat，您还需要使用切片实现length.out：

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 3

如果您愿意，可以将乘法和切片与python的内置隐式迭代结合使用。（我知道你想要一个笨拙的解决方案，但我只是认为这不会伤害......）

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

转换为 - ＆gt;

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

Answer 4

numpy.repeat（）就像R的rep（）函数一样，每个= True。当每个= False时，可以通过转置来实现回收：

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)

例如，如果我们设置each = 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=假：

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会变平，结果也会变平。要实现length参数，计算所需的最小reps数，然后将结果截断为所需的长度。

Answer 5

评论Psidom的np_rep函数，我相信R的rep函数的另一个特性（使用each =参数）是它将重复向量中的元素，直到达到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中，定义np_rep为Psidom定义它，

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

并致电

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

，输出

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

所以函数不循环以达到所需的长度，但在参数x的元素重复参数重复次数后停止。

我认为以下内容应该是一个包含回收的版本：

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)

电话，

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

返回

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

，这是填充15个元素的回收版本。

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

Python numpy相当于R rep和rep_len函数

5 个答案: