0、引言

在看机器学习实战这本书时，遇到numpy.tile(A,B)函数，开始没太明白这个函数用法，网上帖子也不太详细，经过一番试验后基本搞明白基本用法，分享给大家。

1、函数定义

tile函数是模板numpy.lib.shape_base中的函数。

函数形式：tile(A，rep)

功能：重复A的各个维度 
参数类型： 
- A: Array类的都可以 
- rep：A沿着各个维度重复的次数，从低维向高维重复

-A的类型众多，几乎所有类型都可以：array, list, tuple, dict, matrix以及基本数据类型int, string, float以及bool类型。

-reps的类型也很多，可以是tuple，list, dict, array, int,bool.但不可以是float, string, matrix类型。

2、函数运行原理：

A=[a₁,a₂,...,a_m]

rep=[r₁,r₂,...,r_n]

C=tile(A, rep)

rep重复A的顺序是由后往前依次重复上一次的结果，每次重复维度都提高一级。

Step1：C₁=[(a₁,a₂,...,a_m)₁,(a₁,a₂,...,a_m)₂,...,(a₁,a₂,...,a_m)_rn]

Step2：C₂=[(C₁)₁,(C₁)₂,...,(C₁)_rn-1]

...

Stepm：C_m=[(C_m-1)₁,(C_m-1)₂,...,(C_m-1)_rn-m+1]

3、函数用法举例：

A=[0,1]

rep=(2,3,4)

C=tile(A,rep)

Step1：

C₁=[0,1,0,1,0,1,0,1]

Step2：

C₂=

[[0 1 0 1 0 1 0 1]
[0 1 0 1 0 1 0 1]
[0 1 0 1 0 1 0 1]]

Step3：

C₃=

[[[0 1 0 1 0 1 0 1]
[0 1 0 1 0 1 0 1]
[0 1 0 1 0 1 0 1]]

[[0 1 0 1 0 1 0 1]
[0 1 0 1 0 1 0 1]
[0 1 0 1 0 1 0 1]]]

4、更多函数用法示例：

Examples
--------
>>> a = np.array([0, 1, 2])
>>> np.tile(a, 2)
array([0, 1, 2, 0, 1, 2])
>>> np.tile(a, (2, 2))
array([[0, 1, 2, 0, 1, 2],
[0, 1, 2, 0, 1, 2]])
>>> np.tile(a, (2, 1, 2))
array([[[0, 1, 2, 0, 1, 2]],
[[0, 1, 2, 0, 1, 2]]])

>>> b = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> np.tile(b, 2)
array([[1, 2, 1, 2],
[3, 4, 3, 4]])
>>> np.tile(b, (2, 1))
array([[1, 2],
[3, 4],
[1, 2],
[3, 4]])

>>> c = np.array([1,2,3,4])
>>> np.tile(c,(4,1))
array([[1, 2, 3, 4],
[1, 2, 3, 4],
[1, 2, 3, 4],
[1, 2, 3, 4]])

原文地址：https://www.cnblogs.com/yxdz-hit/p/8128021.html