MATLAB: repmat(inpx, [1 3]) > Numpy: np.tile(inpx, (1,3)) #API

動作環境

GeForce GTX 1070 (8GB)
ASRock Z170M Pro4S [Intel Z170chipset]
Ubuntu 16.04 LTS desktop amd64
TensorFlow v1.2.1
cuDNN v5.1 for Linux
CUDA v8.0
Python 3.5.2
IPython 6.0.0 -- An enhanced Interactive Python.
gcc (Ubuntu 5.4.0-6ubuntu1~16.04.4) 5.4.0 20160609
GNU bash, version 4.3.48(1)-release (x86_64-pc-linux-gnu)
scipy v0.19.1
geopandas v0.3.0
MATLAB R2017b (Home Edition)

MATLAB

>> inpx = [ 3 1 4; 1 5 9;]

inpx =

     3     1     4
     1     5     9

>> repmat(inpx, [1 3])

ans =

     3     1     4     3     1     4     3     1     4
     1     5     9     1     5     9     1     5     9

>>

上記はrepmat(inps, 1, 3)と同じ意味になる。

B = repmat(A,r1,...,rN) specifies a list of scalars, r1,..,rN, that describes how copies of A are arranged in each dimension.

Numpy

Numpyでどう実装するか。

https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.repeat.html
というのはある。
試したが、思うようには処理できなかった。

[Python]繰り返しパターンの行列を作る方法(repmat/tile)
にて方法が掲載されている。

情報感謝です。

test_repmat_171119.py

import numpy as np

inpx = [[3,1,4],[1,5,9]]
print(inpx)

print("---case1---")
wrkx = np.repeat(inpx, 3, axis=0)
print(wrkx)

print("---case2a---")
wrkx = np.repeat(inpx, [3,3,3], axis=1)
print(wrkx)

print("---case2b---")
wrkx = np.tile(inpx, (1,3))
print(wrkx)

run

$ python3 test_repmat_171119.py 
[[3, 1, 4], [1, 5, 9]]
---case1---
[[3 1 4]
 [3 1 4]
 [3 1 4]
 [1 5 9]
 [1 5 9]
 [1 5 9]]
---case2a---
[[3 3 3 1 1 1 4 4 4]
 [1 1 1 5 5 5 9 9 9]]
---case2b---
[[3 1 4 3 1 4 3 1 4]
 [1 5 9 1 5 9 1 5 9]]

np.tile()を使うことで、MATLABのrepmatと同じ結果が得られました。

numpy.matlib.repmatの方は"No module named numpy.matlab"となったため、環境構築が必要になりそうです（今回は使いません）。