如何将形状为(n，1)的一系列数字作为n个唯一数字的数组重复4次，形状为(n，1)-Python问题

How to repeat a series of numbers with shape (n,1) as an array of n unique numbers repeated by 4 times with a shape of (n,1)(如何将形状为(n，1)的一系列数字作为n个唯一数字的数组重复4次，形状为(n，1))

本文介绍了如何将形状为(n，1)的一系列数字作为n个唯一数字的数组重复4次，形状为(n，1)的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！

问题描述

我认为这是一个相对简单的问题，但我一直在努力让它变成正确的形状。我有一个序列/数据框列，结构如下：

0         0.127883
1         0.129979
2         0.130000
            ...   
1000   0.090000

我想将其转换为：

[[array([0.12788259, 0.12788259, 0.12788259, 0.12788259])]
 [array([0.12997902, 0.12997902, 0.12997902, 0.12997902])]
 [array([0.13, 0.13, 0.13, 0.13])]
 ...
 [array([0.09, 0.09, 0.09, 0.09])]
 [array([0.09, 0.09, 0.09, 0.09])]
 [array([0.09, 0.09, 0.09, 0.09])]]

本质上，我试图创建一个形状为(n，1)的矩阵，其中包含重复4次的输入数字，但包装在一个数组中。我只能访问以下内容：

arr_out = np.array(np.tile(np.array(a).reshape(-1,1),4))

和相应的结果，虽然看起来是一样的，但变量之间没有逗号，也没有‘array’包装：

     [[1.12788259 1.12788259 1.12788259 1.12788259]
     [1.12997902 1.12997902 1.12997902 1.12997902]
     [1.13       1.13       1.13       1.13      ]
     ...
     [1.09       1.09       1.09       1.09      ]
     [1.09       1.09       1.09       1.09      ]
     [1.09       1.09       1.09       1.09      ]]

提前感谢！

推荐答案

此方法如何：

import numpy as np
ser = np.arange(5, dtype = float) # Edit: added argument 'dtype = float'
arr = ser.repeat(4).reshape(-1, 4)
l = list(arr)
ob_arr = np.array([None for i in range(len(l))], dtype = object)
for i in range(len(ob_arr)):
    ob_arr[i] = l[i]

输出：

array([array([0., 0., 0., 0.]), array([1., 1., 1., 1.]),
       array([2., 2., 2., 2.]), array([3., 3., 3., 3.]),
       array([4., 4., 4., 4.])], dtype=object)

这篇关于如何将形状为(n，1)的一系列数字作为n个唯一数字的数组重复4次，形状为(n，1)的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持编程学习网！