一些数据的标签是对数据的文件夹进行命名标注的，比如某一个文件夹里放了100张猴子的照片，但是照片命名不是猴子，而是图片的编号从1到100，"猴子"这一标签是打在文件夹上。但有些时候我们又需要对每一张照片都标注上是猴子，这该怎么办呢？这里我提供三种办法，如果有更好的办法欢迎在评论区补充。
1. for循环
我看了很多代码，大部分都是用for循环来完成的，比如：
n = 100
["monkey" for i in range(n)]
这样是一种简单有效的办法，但是for循环往往会增加程序运行时间，标签不多的情况下可以使用。
2. 使用pandas
使用pandas可以对整列数据进行操作，因此我们创建一个dataframe即可，不过最后还需要将dataframe格式转换成ndarray的格式
label = pd.DataFrame(data = "monkey", index=range(100), columns=["label"])
如果文件夹里前50个是猴子，后50个是老虎呢，我们只需将后50个赋值为"tiger"，操作如下：
label = pd.DataFrame(data = "monkey", index=range(100), columns=["label"])
label[50:100] = "tiger"
3. 使用np.tile()
这是我一直都在寻找的一种方法，for循环会增加运行时间，而pandas还要对数据格式进行转换，并且不方便对多个标签进行标注，有了np.tile就方便了许多，这个方法也是在看其它代码的时候偶然发现的，不过作者没有将它用来生成标签，了解它的特性后我发现这个函数简直太适合用来打标签了。（狂喜）ヾ(≧▽≦*)o
使用方法如下：
np.tile("monkey",100)
该函数会产生一个有100个"monkey"的ndarray，怎么样，是不是非常方便！
它还有其它花式玩法：
np.tile(["monkey", "tiger"], 50)
它会产生50个"monkey"和50个"tiger"，不过它们是交替排列的，像这样：
"monkey", "tiger", "monkey", "tiger", ....
如果还有更简单高效的方法欢迎评论区留言~
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