Python numpy 等效于 R rep 和 rep_len 函数

Question

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

问题一:关于rep_len函数，假设我运行，

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

然后 vector ['q1','q2','q3','q4'] 的元素将被回收以填充 7 个空格，你将得到输出

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

我如何回收列表或一维 numpy 数组的元素以适应预定长度？据我所知，numpy 的重复函数允许您指定一定数量的重复，但不会重复值来填充预定长度。

问题2:关于rep函数，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

我如何使用 python 实现这一点(回收列表或 numpy 数组的元素以适应预定长度并连续列出每个元素预定次数)？

如果之前有人问过这个问题，我深表歉意；我对堆栈溢出完全陌生，对一般编程也很陌生。

Answer 1

NumPy 实际上确实提供了 rep_len 的等价物。这是numpy.resize :

new_arr = numpy.resize(arr, new_len)

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

至于rep，我不知道有什么等价物。有 numpy.repeat，但它不允许您限制输出的长度。 (还有 numpy.tile 用于 repeat-the-whole-vector 功能，但同样，没有 length.out 等价物。)您可以对结果进行切片，但它会仍然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]