numpy 好像不能转置向量？ 我想将一个向量投影到一个矩阵中，你可以使用 np.tile 对行做没有问题 -
In [7]: vector = np.arange(start=0,stop=1,step=1.0/5)
In [8]: mat = np.tile(vector, (2,1))
In [9]: mat
Out[9]: array([[ 0. , 0.2, 0.4, 0.6, 0.8],
[ 0. , 0.2, 0.4, 0.6, 0.8]])
但是如果你想平铺与列相同的向量，你似乎必须这样做
In[11]: mat = np.tile(vector,(2,1))
In[12]: mat=mat.transpose()
In[13]: mat
Out[13]: array([[ 0. , 0. ],
[ 0.2, 0.2],
[ 0.4, 0.4],
[ 0.6, 0.6],
[ 0.8, 0.8]])
而不是更合乎逻辑的(无论如何对我来说)
In[30]: mat = np.tile(vector.transpose(),(1,2))
它没有给出所需的结果，而是给出一个行向量，转置无关紧要 -
Out[31]: array([[ 0. , 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 0. , 0.2, 0.4, 0.6, 0.8]])
虽然这不是什么大问题，但我担心它的不公平性
请您参考如下方法:
transpose 实际上对一维数组没有任何作用。一种替代方法是首先将 vector reshape 为 2d，从中获得两个轴，然后您可以使用 np.tile 并指定 reps 参数对于每个轴:
np.tile(vector[:,None], (1,2))
#array([[ 0. , 0. ],
# [ 0.2, 0.2],
# [ 0.4, 0.4],
# [ 0.6, 0.6],
# [ 0.8, 0.8]])
