如何在 NumPy 中将 2d 数组的值分配给 3d 数组

Question

我目前正在处理一个名为X、大小为(100,5,1) 的3d 数组。我想将随机创建的名为s、维度为(5,1) 的二维数组分配给X。我的代码如下所示。

for i in range(100):
    s = np.random.uniform(-1, 2, 5) 
    for j in range(5):
        X[:,j,:] = s[j]

我有 100 个 (5,1) 数组，它们都是一样的。我可以看到为什么我有这个结果，但我找不到解决方案。

我需要在 X 中有 100 个唯一的 (5,1) 数组。

Answer 1

您正在索引整个第一个维度，因此广播单个 5 x 1 数组。这就是您看到副本的原因，它只记住您在循环中创建的最后一个随机生成的5 x 1 数组，可以看到整个第一维。要解决此问题，只需将索引从 : 更改为 i。

X[i,j,:] = s[j]

但是，这似乎是一种不好的代码气味。我建议通过将size 输入参数覆盖到numpy.random.uniform 中一次性分配您需要的确切大小。

s = np.random.uniform(low=-1, high=2, size=(100, 5, 1))

因此，不要循环，只使用上述语句一次。这是有道理的，因为您创建的每个 5 x 1 数组都是从相同的概率分布中采样的。从效率的角度来看，只分配一次所需的大小会更有意义。