这篇“Python如何生成多行重复数据”文章的知识点大部分人都不太理解，所以小编给大家总结了以下内容，内容详细，步骤清晰，具有一定的借鉴价值，希望大家阅读完这篇文章能有所收获，下面我们一起来看看这篇“Python如何生成多行重复数据”文章吧。
引言
在做科学计算或者模拟仿真的时候，相信不少小伙伴会遇到这样的问题，比如，我们有一个一维数组如下所示：
array = [1, 2, 3, 4, 5]
此时，我们想要将其沿着 y 轴进行重复性堆叠，比如，这里我们设定 3 次， 从而我们可以得到下面的数组。
[[1. 2. 3. 4. 5.] [1. 2. 3. 4. 5.] [1. 2. 3. 4. 5.]]
那么我们该怎么办呢？
一般方法
import numpy as np array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 原始数组 repeat_time = 3 # 沿着y轴堆叠的次数 array_final = np.ones([repeat_time, len(array)]) for i in range(repeat_time): array_final[i, :] = array print(array_final) """ result: [[1. 2. 3. 4. 5.] [1. 2. 3. 4. 5.] [1. 2. 3. 4. 5.]] """
使用np.repeat函数
显然，上述方法比较麻烦，为了简化，我们可以世界使用 np.repeat() 函数实现这个功能。
import numpy as np array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 原始数组 repeat_time = 3 # 沿着y轴堆叠的次数 array_final = np.repeat(array.reshape(1, -1), axis=0, repeats=repeat_time) print(array_final) """ result: [[1 2 3 4 5] [1 2 3 4 5] [1 2 3 4 5]] """
关于 np.repeat() 函数的详细用法可以参考这篇------np.repeat()函数。
使用np.meshgrid函数
当然了，对于这种情况，最简单的方法就是使用 np.meshgrid() 函数来处理。
import numpy as np array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 原始数组 repeat_time = 3 # 沿着y轴堆叠的次数 array_1 = array.copy()[0:repeat_time] array_final, array_final1 = np.meshgrid(array, array_1) print(array_final) """ result: [[1 2 3 4 5] [1 2 3 4 5] [1 2 3 4 5]] """
当然了，还有其他方法，比如 np.vstack() 以及 np.concatenate() 函数均可以实现这个操作。关于这两个函数，可以查看博客------np.concatenate()函数和np.vstack()函数。