如何用另一个数组创建或填充一个 numpy 数组？

Question

如何创建形状为 [2, 2, 3] 的 numpy 数组，其中轴 2 的元素是另一个数组，例如 [1, 2, 3]?

所以我想做一些类似这个无效代码的事情：

a = np.arange(1, 4)
b = np.full((3, 3), a)

生成如下数组：

[[[ 1.  2.  3.]
  [ 1.  2.  3.]]
 [[ 1.  2.  3.]
  [ 1.  2.  3.]]]

当然可以像这样制作填充循环，但认为可能有捷径：

for y in range(b.shape[0]):
    for x in range(b.shape[1]):
        b[y, x, :] = a

Answer 1

有多种方法可以实现这一点。一种是为此使用 np.full in np.full((2,2,3), a) as pointed out by Divakar in the comments. Alternatively, you can use np.tile，它允许您通过将输入数组重复给定次数来构造一个数组。要构建您的示例，您可以这样做：

import numpy as np

np.tile(np.arange(1, 4), [2, 2, 1])

Answer 2

如果你的 numpy 版本 >= 1.10 你可以使用 broadcast_to

a = np.arange(1,4)
a.shape = (1,1,3)
b = np.broadcast_to(a,(2,2,3))

这会生成一个视图而不是复制，因此对于大型数组来说会更快。编辑这看起来是您在演示中要求的结果。

Answer 3

根据 Divakar 评论，答案也可以是：

import numpy as np
np.full([2, 2, 3], np.arange(1, 4))

还有一种可能性是：

import numpy as np
b = np.empty([2, 2, 3])
b[:] = np.arange(1, 4)

Answer 4

同时使用 np.concatenate 或其包装器 np.vstack

In [26]: a = np.arange(1,4)

In [27]: np.vstack([a[np.newaxis, :]]*4).reshape(2,2, 3)
Out[27]: 
array([[[1, 2, 3],
        [1, 2, 3]],

       [[1, 2, 3],
        [1, 2, 3]]])

In [28]: np.concatenate([a[np.newaxis, :]]*4, axis=0).reshape(2,2, 3)
Out[28]: 
array([[[1, 2, 3],
        [1, 2, 3]],

       [[1, 2, 3],
        [1, 2, 3]]])

如何用另一个数组创建或填充一个 numpy 数组？

How to create or fill an numpy array with another array?

python

arrays

numpy

vectorization

numpy-ndarray