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一、Python-Numpy模块tile函数[源码解析]

本文将深入解析Pythonnumpy模块中的tile函数，探讨其功能、参数类型限制及实际应用场景。tile函数主要用于复制数组，实现重复操作。

函数tile(A，reps)中，A和reps需要提供数组或其他序列化类型作为输入。A可以是数组、列表、元组、字典、矩阵甚至基本Python数据类型如int、float、string、bool。而reps的输入类型可以是tuple、list、dict、array、int或bool，但不支持float、string和matrix类型作为输入参数。

理解tile函数的关键在于其如何实现数组复制功能。其实，如果能够利用Python的广播功能，无需调用tile函数。本文将通过源码分析，揭示tile函数的运作机制，以及如何在实际应用中正确使用它。

tile函数源码解析

深入分析tile函数源码，我们首先关注函数头部定义，然后对reps参数进行特殊处理。将reps转换为元组类型，是解析函数逻辑的关键步骤。我们逐一分析元组转换过程，以及不同类型输入如何处理。

在源码中，当reps输入不符合要求的类型时，会抛出TypeError异常，并将异常值放入元组中，从而实现兼容性处理。通过元组长度的获取，我们可以理解函数如何处理重复次数。

在进一步的代码分析中，我们发现元组长度与输入数组维度的匹配性至关重要。判断语句中，通过检查数组维度与重复次数的一致性，确保函数能够准确执行复制操作。如果维度不匹配，则通过特定代码逻辑进行处理，确保函数能够正确识别并执行操作。

形成最终输出结果的shape函数，通过将shape属性与重复次数相乘，实现数组复制效果。核心代码集中在对原始数据的维度进行重复处理，确保最终输出的数组形状符合预期。

示例代码

通过示例代码，直观展示tile函数的使用方法。例如，对于数组A=[1，2]和reps=(1，1)，函数将A复制为相同形状。而对于数组A=[[1，2]，[3，4]]和reps=(1，2)，tile函数将A按照给定的重复次数生成相应形状的输出。

二、python下numpy不成功，请问有没有简单的安装方法

你可以删除你的python，然后安装一整套的python(x，y)，这里面常用的工具都齐全了。不再为numpy发愁。另外unofficialsite里的安装包也挺好用。如果是在linux尽量使用它自带的分发包，通常也没有问题。在windows下找.exe或者是msi的安装包。通常没有问题。在linux下很方便。可以直接使用源代码编译安装。如果一定要在windows下编译安装，需要找到与python编译用的编译器相同版本的vc，后面就顺利了。

七爪源码：NumPy基础知识

2022-07-3023:56·庄志炎第1部分：数组

如何安装

pipinstallnumpy

如何使用图书馆

importnumpyasnp

大批

包含相同数据类型的元素广播可用

数组基础

arr=np.array([[1，2，3]，[4，5，6]])type(arr)>><class'numpy.ndarray'>arr.ndim>>2arr.shape>>(2，3)arr.dtype>>int32arr.size>>6.ndim:维数.shape:每个维度的大小.dtype:元素的数据类型.size:元素数量

创建一个数组

arr=np.zeros((4，2))>>[[0.0.][0.0.][0.0.][0.0.]]arr=np.ones(5)>>[1.1.1.1.1.]#floatarr=np.ones(5，dtype=int)>>[11111]#intarr=np.arange(5)>>[01234]arr=np.arange(3，10，2)>>[3579]

重塑数组

arr=[01234567891011]arr.reshape(3，4)>>[[01234567891011]]arr.reshape(-1)#flatten>>[01234567891011]arr.reshape(-1，2)>>[[01][23][45][67][89][1011]]

访问数组

arr=[01234]arr[0]=777>>[7771234]arr[1]='hi'>>Error!发生错误是因为numpy数组元素必须是相同的数据类型。

arr[1]=3.14>>[7773234]分配的浮点类型四舍五入到最接近的int类型。

多维数组索引

arr=[[01234][56789][1011121314][1516171819]]arr[2][1]arr[2，1]>>11arr[[0，2]，[1，3]]>>[113]arr[[x1，x2]，[y1，y2]]将获得(x1，y1)和(x2，y2)位置的元素。

多维数组切片

arr=[[01234][56789][1011121314][1516171819]]arr[1:3]>>[[56789][1011121314]]arr[1:3，1:4]>>[[678][111213]]arr[:，1:3]>>[[12][67][1112][1617]]

广播

在数组中：

arr=[01234]arr*2>>[02468]在列表中：

lst=[01234]lst*2>>[0，1，2，3，4，0，1，2，3，4]数组广播示例：

scores=[[836557][907164][848359][837244][786667]]scores[:，2]=scores[:，2]+5>>scores=[[836562][907169][848364][837249][786672]]

NumPy的最终示例

scores=np.array([[836557]，[907164]，[848359]，[837244]，[786667]])num=scores.shape[0]>>(5，3)>>5foriinrange(num):print(np.mean(scores[i]))>>68.333375.075.333366.333370.3333

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