如何延长 numpy 数组的最后一个维度并用另一个数组填充它？

Question

我有一个形状为 (5, 4, 3) 的 numpy 数组和另一个形状为 (4,) 的 numpy 数组，我想做的是扩展第一个数组的最后一个维度 (5, 4, 3) -> (5, 4, 4) 然后广播另一个形状为 (4,) 的数组，使其分别填满新的数组单元格。

示例：

np.ones((5,4,3))
array([[[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]],

       [[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]],

       [[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]],

       [[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]],

       [[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]]])

变成

array([[[1., 1., 1., 0.],
        [1., 1., 1., 0.],
        [1., 1., 1., 0.],
        [1., 1., 1., 0.]],

       [[1., 1., 1., 0.],
        [1., 1., 1., 0.],
        [1., 1., 1., 0.],
        [1., 1., 1., 0.]],

       [[1., 1., 1., 0.],
        [1., 1., 1., 0.],
        [1., 1., 1., 0.],
        [1., 1., 1., 0.]],

       [[1., 1., 1., 0.],
        [1., 1., 1., 0.],
        [1., 1., 1., 0.],
        [1., 1., 1., 0.]],

       [[1., 1., 1., 0.],
        [1., 1., 1., 0.],
        [1., 1., 1., 0.],
        [1., 1., 1., 0.]]])

然后我有另一个数组

array([2., 3., 4., 5.])

我以某种方式用第一个广播来填充零：

array([[[1., 1., 1., 2.],
        [1., 1., 1., 3.],
        [1., 1., 1., 4.],
        [1., 1., 1., 5.]],

       [[1., 1., 1., 2.],
        [1., 1., 1., 3.],
        [1., 1., 1., 4.],
        [1., 1., 1., 5.]],

       [[1., 1., 1., 2.],
        [1., 1., 1., 3.],
        [1., 1., 1., 4.],
        [1., 1., 1., 5.]],

       [[1., 1., 1., 2.],
        [1., 1., 1., 3.],
        [1., 1., 1., 4.],
        [1., 1., 1., 5.]],

       [[1., 1., 1., 2.],
        [1., 1., 1., 3.],
        [1., 1., 1., 4.],
        [1., 1., 1., 5.]]])

我怎样才能做到这一点？

Answer 1

您可以使用 numpy.c_ and numpy.tile:

A = np.ones((5,4,3), dtype='int')
B = np.array([2, 3, 4, 5])

np.c_[A, np.tile(B[:,None], (A.shape[0], 1, 1))]

输出：

array([[[1, 1, 1, 2],
        [1, 1, 1, 3],
        [1, 1, 1, 4],
        [1, 1, 1, 5]],

       [[1, 1, 1, 2],
        [1, 1, 1, 3],
        [1, 1, 1, 4],
        [1, 1, 1, 5]],

       [[1, 1, 1, 2],
        [1, 1, 1, 3],
        [1, 1, 1, 4],
        [1, 1, 1, 5]],

       [[1, 1, 1, 2],
        [1, 1, 1, 3],
        [1, 1, 1, 4],
        [1, 1, 1, 5]],

       [[1, 1, 1, 2],
        [1, 1, 1, 3],
        [1, 1, 1, 4],
        [1, 1, 1, 5]]])

工作原理：

# reshape B to add one dimension
>>> B[:, None]
array([[2],
       [3],
       [4],
       [5]])

# tile to match A's first dimension
>>> np.tile(B[:,None], (A.shape[0], 1, 1))
array([[[2],
        [3],
        [4],
        [5]],

       [[2],
        [3],
        [4],
        [5]],

       [[2],
        [3],
        [4],
        [5]],

       [[2],
        [3],
        [4],
        [5]],

       [[2],
        [3],
        [4],
        [5]]])

Answer 2

您可以使用 numpy.append :

A=np.ones((5,4,3))
AA=np.zeros((5,4,1))
B=np.array([2., 3., 4., 5.])
C=np.append(A,AA, axis=2)
for i in range(np.shape(C)[0]):
    for j in range(np.shape(C)[1]):
            C[i,j,-1]=B[j]
print(C)

> 
[[[1. 1. 1. 2.]
  [1. 1. 1. 3.]
  [1. 1. 1. 4.]
  [1. 1. 1. 5.]]

 [[1. 1. 1. 2.]
  [1. 1. 1. 3.]
  [1. 1. 1. 4.]
  [1. 1. 1. 5.]]

 [[1. 1. 1. 2.]
  [1. 1. 1. 3.]
  [1. 1. 1. 4.]
  [1. 1. 1. 5.]]

 [[1. 1. 1. 2.]
  [1. 1. 1. 3.]
  [1. 1. 1. 4.]
  [1. 1. 1. 5.]]

 [[1. 1. 1. 2.]
  [1. 1. 1. 3.]
  [1. 1. 1. 4.]
  [1. 1. 1. 5.]]]

Answer 3

有多种方法可以做到这一点，但最简单的方法之一是制作一个具有所需最终大小的数组，然后填写值。

我可以从 np.zeros((5,4,4)) 开始，然后插入 np.ones((5,4,3))，但为什么不从所有开始：

In [680]: res = np.ones((5,4,4))

我们可以轻松地将 4 元素 list/array 复制到最后一列：

In [681]: res[:,:,-1] = [2,3,4,5]
In [682]: res
Out[682]: 
array([[[1., 1., 1., 2.],
        [1., 1., 1., 3.],
        [1., 1., 1., 4.],
        [1., 1., 1., 5.]],

       [[1., 1., 1., 2.],
        [1., 1., 1., 3.],
        [1., 1., 1., 4.],
        [1., 1., 1., 5.]],
       ...

(4,) 形状数组是 broadcasted 到 (1,4)，这很容易适合 res[:,:,-1] 定义的 (5,4) 槽。

将 (4,) 扩展为 (5,4,1)（使用 tile），然后将其与 (5,4,3) 连接也有效。

如何延长 numpy 数组的最后一个维度并用另一个数组填充它？

How to length the last dimension of a numpy array and fill it up with another array?

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