MATLABのrepmat関数とnumpyのnp.tile関数の計算結果（出力）が異なる．

Question

MATLABのrempat関数の計算をnumpyのnp.tileをもちいて行いたいと考えています．
同じコードを書いても出てくる結果が異なりました．

H=np.arange(100)
H2= np.tile(H, (10, 1,200))
print("H2",H2.shape)
#出力　->  H2 (10, 1, 20000)

>> H=1:100;
>> H2=repmat(H, [10, 1, 200]);
#出力　->  H2 (10, 100, 200)

なぜpythonで３つ目の配列で繰り返されるのに対し，repmatでは2つ目の配列が繰り返されるのでしょうか？
MATLAB使用経験が乏しく，ドキュメントなどを調べたのですが，よくわかりませんでした．
ご教授のほどよろしくお願いいたします．

Comments

[y_waiwai]

結果が異なるとはどうなるんでしょうか。

Answer 1

numpy.tile
に「So a shape (3,) array is promoted to (1, 3) for 2-D replication, or shape (1, 1, 3) for 3-D replication.」と書かれてるように、質問のケースでは「np.tile」で処理される前に自動的に「(1, 1, 100)」というshapeの配列が作成されてるからだと思います

その続きで「If this is not the desired behavior, promote A to d-dimensions manually before calling this function.」と書かれてるように、次元を合わせた配列を予め作成してから「np.tile」で処理したら、結果を変えることができます
たとえば、下記のようにしたらMATLABの「repmat」と同じ結果になります

H2= np.tile(H, (10, 1,200))

↓ 変更

H2= np.tile(H[None, :, None], (10, 1,200))

　.

MATLAB使用経験が乏しく，ドキュメントなどを調べたのですが，よくわかりませんでした．

MATLABの「repmat」は、縦1個x横100個の要素の「H」を、[10, 1, 200]の指示通りに、縦に10個、横に1個並べ(この時点で縦10個x横100個)、さらにそれを別の方向に200個並べた形になってますよね
「H」の形(縦1個x横100個)を変えずに、そのまま3次元に並べてるのです(と私は解釈してます)

参考
repmat
の「3 次元ブロックの配列」

Comments

[masaosa]

詳細なご説明ありがとうございます．理解致しました．

Answer 2

repmatの仕様は良くわかりませんが、Pythonではブロードキャストを使えば良いでしょう。

>>> H=np.arange(100)
>>> H2 = H.reshape(1,100,1) + np.zeros(2000, dtype=int).reshape(10,1,200)
>>> print("H2",H2.shape)
H2 (10, 100, 200)