在 Numpy 中将 1-D 数组添加到 3-D 数组答案

【问题标题】：Adding a 1-D Array to a 3-D array in Numpy在 Numpy 中将 1-D 数组添加到 3-D 数组
【发布时间】：2015-11-23 20:40:37
【问题描述】：

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])

我想弄出一些类似的东西

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.]],

因此，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。

【问题讨论】：

输出数组的形状必须是什么？
对于这个例子，它需要保留 3-D 数组的形状，所以 6,9,20
你不会得到像 array([[[ 1., 2., 3., ..., 7., 8., 9.],... 这样形状为 (6,9,20) 的输出，因为所需输出中的最后一个维度似乎有 9 个元素，而不是 20 个。

标签： python arrays numpy vectorization array-broadcasting

【解决方案1】：

您可以在使用None 或np.newaxis 扩展第二个数组的维度后使用broadcasting，就像这样 -

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

【讨论】：

【解决方案2】：

如果我理解正确，最好使用NumPy's Broadcasting。你可以通过以下方式得到你想要的：

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 来使用 Divakar 显示的索引的切片表示法，因为我已经做了很多工作来将形状作为变量进行操作，并且在变量中传递元组比切片更容易一些.你也可以这样做：

array1.reshape(array2.shape)

顺便说一句，如果您真的在寻找像沿轴从 0 到 N-1 运行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]

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以使用瓷砖（但您还需要交换轴来获得正确的形状）。

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)

【讨论】：