是否有更高效的方法(或至少是pythonic)来堆叠子阵列的n个副本以创建新阵列?
import numpy as np
x = np.arange(4)
for i in range(n-1):
x = hstack((x,arange(4)))
谢谢,
答案 0 :(得分:5)
In [34]: x = np.arange(4)
In [35]: np.tile(x,(3,1))
Out[35]:
array([[0, 1, 2, 3],
[0, 1, 2, 3],
[0, 1, 2, 3]])
但请注意 - 您可以使用broadcasting而不是一遍又一遍地复制同一行。
例如,假设您有一些形状数组(3,4):
In [40]: y = np.arange(12).reshape(3,4)
In [41]: y
Out[41]:
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
这是你的x
:
In [42]: x = np.arange(4)
In [43]: x
Out[43]: array([0, 1, 2, 3])
您可以添加x
(形状为(4,)
)y
(形状为(3,4)
),NumPy会自动“广播”x
塑造(3,4):
In [44]: x + y
Out[44]:
array([[ 0, 2, 4, 6],
[ 4, 6, 8, 10],
[ 8, 10, 12, 14]])
将结果与
进行比较In [45]: np.tile(x,(3,1)) + y
Out[45]:
array([[ 0, 2, 4, 6],
[ 4, 6, 8, 10],
[ 8, 10, 12, 14]])
如您所见,首先不需要tile
x
。实际上,通过 not 平铺x
,可以节省内存。