Question

在额外维度上扩展给定NumPy数组的最简单方法是什么？

例如，假设我有

>>> np.arange(4)
array([0, 1, 2, 3])
>>> _.shape
(4,)
>>> expand(np.arange(4), 0, 6)
array([[0, 1, 2, 3],
       [0, 1, 2, 3],
       [0, 1, 2, 3],
       [0, 1, 2, 3],
       [0, 1, 2, 3],
       [0, 1, 2, 3]])
>>> _.shape
(6, 4)

或者这个，有点复杂：

>>> np.eye(2)
array([[ 1.,  0.],
       [ 0.,  1.]])
>>> _.shape
(2, 2)
>>> expand(np.eye(2), 0, 3)
array([[[ 1.,  0.],
        [ 0.,  1.]],

       [[ 1.,  0.],
        [ 0.,  1.]],

       [[ 1.,  0.],
        [ 0.,  1.]]])
>>> _.shape
(3, 2, 2)

Answer 1

我建议np.tile。

>>> a=np.arange(4)
>>> a
array([0, 1, 2, 3])
>>> np.tile(a,(6,1))
array([[0, 1, 2, 3],
       [0, 1, 2, 3],
       [0, 1, 2, 3],
       [0, 1, 2, 3],
       [0, 1, 2, 3],
       [0, 1, 2, 3]])

>>> b= np.eye(2)
>>> b
array([[ 1.,  0.],
       [ 0.,  1.]])
>>> np.tile(b,(3,1,1))
array([[[ 1.,  0.],
        [ 0.,  1.]],

       [[ 1.,  0.],
        [ 0.,  1.]],

       [[ 1.,  0.],
        [ 0.,  1.]]])

在许多方面扩展也很容易：

>>> np.tile(b,(2,2,2))
array([[[ 1.,  0.,  1.,  0.],
        [ 0.,  1.,  0.,  1.],
        [ 1.,  0.,  1.,  0.],
        [ 0.,  1.,  0.,  1.]],

       [[ 1.,  0.,  1.,  0.],
        [ 0.,  1.,  0.,  1.],
        [ 1.,  0.,  1.,  0.],
        [ 0.,  1.,  0.,  1.]]])

Answer 2

我认为修改数组的步幅可以很容易地编写expand：

def expand(arr, axis, length):
    new_shape = list(arr.shape)
    new_shape.insert(axis, length)
    new_strides = list(arr.strides)
    new_strides.insert(axis, 0)
    return np.lib.stride_tricks.as_strided(arr, new_shape, new_strides)

该函数返回原始数组的视图，不占用额外的内存。

与新轴对应的stride为0，因此无论该轴的索引值是否保持不变，基本上都会为您提供所需的行为。

在额外维度上扩展NumPy数组

2 个答案: