基于单独numpy中的值平铺2D numpy数组的行

Question

我有一个源数组：

a = array([[1, 1, 2, 2],
           [3, 4, 5, 6],
           [7, 7, 7, 8]])

以及一个向量，该向量指示要将数组的每行平铺多少次：

count = array([3, 1, 2])

我想得到：

results =array([[1, 1, 2, 2],
                [1, 1, 2, 2],
                [1, 1, 2, 2],
                [3, 4, 5, 6],
                [7, 7, 7, 8],
                [7, 7, 7, 8]]

有没有一个矢量化的方法来实现这一点？你知道吗

目前我使用的是迭代循环方法，当len（a）和/或count包含高值时，速度非常慢。你知道吗

Answer 1

^{}就是你想要的：

代码：

np.repeat(a, count, axis=0)

测试代码：

import numpy as np

a = np.array([[1, 1, 2, 2],
              [3, 4, 5, 6],
              [7, 7, 7, 8]])

count = np.array([3, 1, 2])

print(np.repeat(a, count, axis=0))

结果：

[[1 1 2 2]
 [1 1 2 2]
 [1 1 2 2]
 [3 4 5 6]
 [7 7 7 8]
 [7 7 7 8]]