Question

我正在编写一个有限差分工具包，在我的班级中我收到一个数组，为了示例，将其定义为：

a=np.ones((5,4,3))

这是一个空间网格，我再添加一个维度来进行基于时间的评估，为了简单起见，这个时间维度将有3个元素，为此我能做到：

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b=np.expand_dims(a, axis=0)
b=np.concatenate((b, np.zeros_like(b), np.zeros_like(b)), axis=0)

或， 2。

c=np.tile(a, (3,) + (1,) * a.ndim)
c[1] = 0
c[2] = 0

或， 3。

d=np.broadcast_to(a, (3, *a.shape)).copy()
d[1] = 0
d[2] = 0

所有这些方法对我都有一些问题：

至少对我而言，使用其他值进行时间维度是很难看的，例如，如果我想要时间维度中的5个元素，我需要做一些像...(b, np_zeros_like(b), np_zeros_like(b), np_zeros_like(b), np_zeros_like(b))...这样不优雅的事情。
我必须从(...)( 3, 1, 1, 1 )(...)构建元组a.ndim，而不是优雅。
是最好的（imho）。但我想知道我是否可以用零扩展，因为从一开始就不需要明确设置它。

执行此操作的任何numpy方法（或其他任何方法）？

Answer 1

有两种选择：

e = np.zeros((3,) + a.shape, dtype=a.dtype)
e[0] = a

f = np.einsum('i,...->i...', np.r_[1, np.zeros((3-1,))], a)

g = np.outer(0==np.arange(3), a).reshape((-1,) + a.shape)

h = np.where(0**np.array(range(3), ndmin=a.ndim+1).T, a, 0)

我自己会使用第一个。

扩展数组的维度

1 个答案: