在 Numpy 中将一维数组添加到三维数组

Question

我正在尝试添加两个数组。

np.zeros((6,9,20)) + np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])

我想得到类似

的东西

array([[[ 1.,  1.,  1., ...,  1.,  1.,  1.],
        [ 2.,  2.,  2., ...,  2.,  2.,  2.],
        [ 3.,  3.,  3., ...,  3.,  3.,  3.],
        ..., 
        [ 7.,  7.,  7., ...,  7.,  7.,  7.],
        [ 8.,  8.,  8., ...,  8.,  8.,  8.],
        [ 9.,  9.,  9., ...,  9.,  9.,  9.]],

       [[ 1.,  1.,  1., ...,  1.,  1.,  1.],
        [ 2.,  2.,  2., ...,  2.,  2.,  2.],
        [ 3.,  3.,  3., ...,  3.,  3.,  3.],
        ..., 
        [ 7.,  7.,  7., ...,  7.,  7.,  7.],
        [ 8.,  8.,  8., ...,  8.,  8.,  8.],
        [ 9.,  9.,  9., ...,  9.,  9.,  9.]],

所以在相应列的每个矩阵中添加条目。我知道我可以在某种循环中对其进行编码，但我正在尝试使用更优雅/更快的解决方案。

Answer 1

可以带broadcasting into play after extending the dimensions of the second array with None or np.newaxis，像这样-

np.zeros((6,9,20))+np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])[None,:,None]

Answer 2

您可以使用 tile（但您还需要 swapaxes 以获得正确的形状）。

A = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
B = np.tile(A, (6, 20, 1))
C = np.swapaxes(B, 1, 2)

Answer 3

如果我没理解错的话，最好用的是NumPy's Broadcasting。您可以通过以下方式获得您想要的：

np.zeros((6,9,20))+np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9]).reshape((1,9,1))

我更喜欢使用 reshape method 而不是像 Divakar 显示的那样对索引使用切片表示法，因为我已经做了很多工作将形状作为变量进行操作，并且传递元组更容易一些在变量中而不是切片中。您也可以这样做：

array1.reshape(array2.shape)

顺便说一下，如果您真的在寻找像沿轴从 0 到 N-1 的数组这样简单的东西，请查看 mgrid。您只需

即可获得上述输出

np.mgrid[0:6,1:10,0:20][1]

在 Numpy 中将一维数组添加到三维数组

Adding a 1-D Array to a 3-D array in Numpy

python

arrays

numpy

vectorization

array-broadcasting