rep和rep_len函数的Python等价

Question

我想找到R、rep和rep_len函数的python (numpy是可能的)rep。

问题1：关于rep_len函数，假设我运行，

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，您将得到输出

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

如何循环列表或一维numpy数组的元素以适应预定的长度？根据我所看到的，numpy的reps函数允许您指定一定数量的代表，但不重复值来填充预定的长度。

问题2:关于rep函数的，假设我运行，

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实现(循环列表或numpy数组的元素以适应预定长度并连续列出每个元素的预定次数)？

如果之前有人问过这个问题，我很抱歉；我对堆栈溢出完全陌生，对一般的编程也很陌生。

Answer 1

NumPy实际上提供了与rep_len相当的功能。是numpy.resize

new_arr = numpy.resize(arr, new_len)

请注意，resize方法使用零代替重复元素，因此arr.resize(new_len)不执行您想要的操作。

至于rep，我不知道类似的情况。有numpy.repeat，但它不允许限制输出的长度。(重复的全向量功能也有numpy.tile，但同样没有length.out等效。)您可以对结果进行切片，但是它仍然会花费所有的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的代表()函数和each=True。当使用each=False时，可以通过换位来实现回收：

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)

...we get：

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

但是当each=False：

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

...the的结果是：

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

请注意，x会被压平，结果也是平坦的。要实现length参数，需要计算所需的最小reps数，然后将结果截断到所需的长度。

Answer 3

对于rep_len，类似的numpy方法是np.tile，只是它不提供length.out参数；但是您可以很容易地用slice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等效为numpy.repeat，还需要用片实现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')