【发布时间】:2019-08-09 19:48:15
【问题描述】:
我有两个(大)数组。出于说明目的,我使用下面的一个简单示例:
In [14]: arr1 = np.arange(32*512).reshape(32, 512)
In [15]: arr2 = np.arange(512).reshape(1, 512)
我想对这些数组进行水平串联(即沿轴 1 串联)。我想出了以下方法来实现这一点:
In [16]: np.hstack([arr1, np.tile(arr2, (arr1.shape[0], 1))]).shape
Out[16]: (32, 1024)
这按预期工作。但是,我想知道是否有任何其他有效的方法可以在不使用numpy.tile 的情况下进行这种连接。恐怕我会炸毁我的内存需求,因为数组真的很大。
如果可以避免这种重复的行(以匹配arr1 的尺寸),也许使用广播,那就太好了!
P.S.我之所以要避免这种复制是因为内存需求的线性增长:
In [20]: arr2.nbytes
Out[20]: 4096
In [19]: np.tile(arr2, (arr1.shape[0], 1)).nbytes
Out[19]: 131072
In [22]: arr1.shape[0] * arr2.nbytes
Out[22]: 131072
【问题讨论】:
标签: python performance numpy numpy-ndarray array-broadcasting