相当于R rep和rep_len函数的Python numpy

Question

我想找到与R rep和rep_len函数等效的python（可能是numpy）。

问题1：关于rep_len功能，说我跑了，

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

那么vector的元素['q1','q2','q3','q4']将被回收以填满7个空格，您将获得输出

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

如何回收列表或一维numpy数组的元素以适合预定长度？从我已经看到的numpy的重复功能可以让您指定一定次数的代表，但不会重复值以填充预定长度。

问题2：关于rep功能，说我跑了，

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

那么输出是

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

如何使用python做到这一点（回收列表或numpy数组的元素以适合预定长度并连续列出每个元素预定次数）？

如果这个问题以前曾被问过，我深表歉意。对于堆栈溢出，我是完全陌生的，对于编程而言，我是非常陌生的。

Answer 1

NumPy实际上确实提供的等效项rep_len。是numpy.resize：

new_arr = numpy.resize(arr, new_len)

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

至于rep，我知道没有等效的。有numpy.repeat，但不允许您限制输出的长度。（还有numpy.tile重复全矢量功能，但同样，没有length.out等效功能。）您可以对结果进行切片，但仍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 2

numpy.repeat() 的作用类似于 R 的rep()函数，其中each=True。当each=False时，可以通过转置实现回收：

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each=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 被展平，结果也被展平。为了实现长度参数，需要计算所需的最小重复次数，然后将结果截断为所需的长度。

Answer 3

对于rep_len，与 numpy 方法类似，np.tile只是它不提供length.out参数；但你可以很容易地实现它slice：

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 的等价物是numpy.repeat，你还需要实现length.outwith slice：

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')