在使用knn算法时候我们需要计算要分类的点到其他点的距离，这个使用我们可以将该分类点进行复制多份，然后分别与其他点进行计算即可，如图所示我们需要将要分类的点复制四份，然后分别与其他四个训练数据集的点做距离计算，然后对距离进行排序（使用python中的argsort进行排序）
下面我们开看下tile的使用方法，我们可以通过help函数进行了解
help(numpy.tile)
Help on function tile in module numpy.lib.shape_base:
tile(A, reps)
Construct an array by repeating A the number of times given by reps.
If `reps` has length ``d``, the result will have dimension of举例说明
>>> a = np.array([0, 1, 2])
>>> np.tile(a, 2)
array([0, 1, 2, 0, 1, 2]) #直接将a复制两份
>>> np.tile(a, (2, 2))
array([[0, 1, 2, 0, 1, 2],
[0, 1, 2, 0, 1, 2]])
>>> np.tile(a, (2, 1, 2))
array([[[0, 1, 2, 0, 1, 2]],
[[0, 1, 2, 0, 1, 2]]])
>>> b = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> np.tile(b, 2)
array([[1, 2, 1, 2],
[3, 4, 3, 4]])
>>> np.tile(b, (2, 1))
array([[1, 2],
[3, 4],
[1, 2],
[3, 4]])
tile函数是模板numpy.lib.shape_base中的函数。函数的形式是tile(A,reps)
函数参数说明中提到A和reps都是array_like的，什么是array_like的parameter呢？在网上查了一下，始终搞不明白，便把熟悉的python数据类型都试了一下，得出以下结论。
A的类型众多，几乎所有类型都可以：array, list, tuple, dict, matrix以及基本数据类型int, string, float以及bool类型。
reps的类型也很多，可以是tuple，list, dict, array, int,bool.但不可以是float, string, matrix类型。
假定A的维度为d,reps的长度为len。如下图所示：
when d>=len
当d>=len时，将reps长度补足为d，即在reps前面加上d-len个1。这里的意思是，假设A为k维数组，每一维都有一定长度，构成的向量为D。而长度为len的reps有len个数，进行tile函数运算时补足d位，前面加d-len个1，经过tile运算，生成新的A，A的各维维度为：
公式里面的*代表的就是复制的意思如表示
被复制
次
其中相乘的意思为，将原来A中每一维度的元素进行copy，生成的A中此元素出现次数为新的reps对应维度的数目。操作从低维度向高维进行。
举例说明：
首先给几个示例：
>>> tile(1.3,2)
array([ 1.3, 1.3])
>>> tile((1,2,3),2)
array([1, 2, 3, 1, 2, 3])
>>> a=[[1,2,3],[4,5,5]]
>>> tile(a,2) #== tile(a,[1,2])
array([[1, 2, 3, 1, 2, 3],
[4, 5, 5, 4, 5, 5]])
>>> tile([1,2,3],[2,2,2,2])
array([[[[1, 2, 3, 1, 2, 3],
[1, 2, 3, 1, 2, 3]],
[[1, 2, 3, 1, 2, 3],
[1, 2, 3, 1, 2, 3]]],
[[[1, 2, 3, 1, 2, 3],
[1, 2, 3, 1, 2, 3]],
[[1, 2, 3, 1, 2, 3],
[1, 2, 3, 1, 2, 3]]]])
拿其中一个例子进行说明：
>>> a=[[1,2],[2,3]]
>>> tile(a,2)
array([[1, 2, 1, 2],
[2, 3, 2, 3]])
这里a的维度为2，reps长度为1（仅仅是1个int类型数据）
则将reps长度补足为2，结果为reps = [1,2](这里也可以写成reps=(1,2)，都无妨的)
进行copy操作，从低维进行.数组a为a[2][2]
一维copy操作：copy两次。a[0]变为[1,2,1,2],a[1]变为[2,3,2,3]
二维copy操作，copy1次。a变为[[1,2,1,2],[2,3,2,3]]
a数组为a[2][4]
如此则不难理解下面的结果：
>>> tile(a,[1,2])
array([[1, 2, 1, 2],
[2, 3, 2, 3]])
>>> tile(a,[2,2])
array([[1, 2, 1, 2],
[2, 3, 2, 3],
[1, 2, 1, 2],
[2, 3, 2, 3]])
tile(a,[2,2])中是将上述第二步的对a的第二维的copy次数变成了两次，a[0]copy两次，a[1]copy两次：[a[0],a[0],a[1],a[1]]结果如上所示。
其他类型
①当reps为bool类型或者是bool list类型的时候，与int类型相对应，即True对应为1，False对应为0.如：
>>> tile([1,2],[True,False])
array([], shape=(1, 0), dtype=int32)
>>> tile([1,2],[True,True])
array([[1, 2]])
>>> tile([1,2],[True,True,True])
array([[[1, 2]]])
>>> tile([1,2],True)
array([1, 2])
②当reps为dict类型时，实则取的是key值列表，且key值列表为升序排列如下所示：
>>> tile([1,2,3],{1:2,3:4})
array([[1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]])
>>> tile([1,2,3],{3:4,1:2})
array([[1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]])
>>> a={1:2,3:4}
>>> tile([1,2,3],a.keys())
array([[1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]])
③当A为int,string,float,bool,dict等类型的时候，操作大体相似，都是讲A视为一个整体，生成一个与reps的长度相同维度的数组。如下所示：
>>> tile({1:2,3:4,5:6},3)
array([{1: 2, 3: 4, 5: 6}, {1: 2, 3: 4, 5: 6}, {1: 2, 3: 4, 5: 6}], dtype=object)
>>> tile({1:2,3:4,5:6},[2,2])
array([[{1: 2, 3: 4, 5: 6}, {1: 2, 3: 4, 5: 6}],
[{1: 2, 3: 4, 5: 6}, {1: 2, 3: 4, 5: 6}]], dtype=object)
>>> tile('abc',3)
array(['abc', 'abc', 'abc'],
dtype='|S3')
>>> tile('abc',[3,3])
array([['abc', 'abc', 'abc'],
['abc', 'abc', 'abc'],
['abc', 'abc', 'abc']],
dtype='|S3')
>>> tile(2,3)
array([2, 2, 2])
>>> tile(2,[3,3])
array([[2, 2, 2]简单例子
>>> tile([1,2,3],[2,2,2,2])
array([[[[1, 2, 3, 1, 2, 3],
[1, 2, 3, 1, 2, 3]],
[[1, 2, 3, 1, 2, 3],
[1, 2, 3, 1, 2, 3]]],
[[[1, 2, 3, 1, 2, 3],
[1, 2, 3, 1, 2, 3]],
[[1, 2, 3, 1, 2, 3],
[1, 2, 3, 1, 2, 3]]]])
#下面我们看看依次是怎么变化的
>>> tile([1,2,3],2)
array([1, 2, 3, 1, 2, 3])
>>> tile([1,2,3],[2,2])
array([[1, 2, 3, 1, 2, 3],
[1, 2, 3, 1, 2, 3]])
>>> tile([1,2,3],[2,2,2])
array([[[1, 2, 3, 1, 2, 3],
[1, 2, 3, 1, 2, 3]],
[[1, 2, 3, 1, 2, 3],
[1, 2, 3, 1, 2, 3]]])
>>> tile([1,2,3],[2,2,2,2])
array([[[[1, 2, 3, 1, 2, 3],
[1, 2, 3, 1, 2, 3]],
[[1, 2, 3, 1, 2, 3],
[1, 2, 3, 1, 2, 3]]],
[[[1, 2, 3, 1, 2, 3],
[1, 2, 3, 1, 2, 3]],
[[1, 2, 3, 1, 2, 3],
[1, 2, 3, 1, 2, 3]]]])
#这样看的话，可能变化规律就很明显了希望对你有所帮助！