如何将形状为 (n,1) 的一系列数字重复为 n 个唯一数字的数组，重复 4 次，形状为 (n,1)

Question

我认为这是一个相对简单的问题，但我一直在努力使它成为正确的形状。我有一个 series/dataframe 列的结构为：

0         0.127883
1         0.129979
2         0.130000
            ...   
1000   0.090000

我想把它变成：

[[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，但包裹在一个数组中。我只能得到以下信息：

arr_out = np.array(np.tile(np.array(a).reshape(-1,1),4))

和相应的结果，虽然看起来相同，但缺少变量之间的逗号并且没有 'array' 包装器：

     [[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      ]]

提前致谢！

Answer 1

这个方法怎么样：

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)

如何将形状为 (n,1) 的一系列数字重复为 n 个唯一数字的数组，重复 4 次，形状为 (n,1)

How to repeat a series of numbers with shape (n,1) as an array of n unique numbers repeated by 4 times with a shape of (n,1)

python

arrays

numpy

repeat

tile