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！
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