Question

如何创建形状为[2, 2, 3]的numpy数组，其中第2轴的元素是另一个数组，例如[1, 2, 3]？

所以我想做一些像这样无效的代码：

a = np.arange(1, 4)
b = np.full((3, 3), a)

产生如下数组：

[[[ 1.  2.  3.]
  [ 1.  2.  3.]]
 [[ 1.  2.  3.]
  [ 1.  2.  3.]]]

当然可以像填充循环一样，但是认为可能有一个捷径：

for y in range(b.shape[0]):
    for x in range(b.shape[1]):
        b[y, x, :] = a

Answer 1

有多种方法可以实现这一目标。一个是在np.full((2,2,3), a)中使用np.full，正如Divakar在评论中指出的那样。或者，您可以使用np.tile，这允许您通过重复输入数组给定次数来构造数组。要构建您的示例，您可以这样做：

import numpy as np

np.tile(np.arange(1, 4), [2, 2, 1])

Answer 2

如果你的numpy版本是＆gt; = 1.10，你可以使用broadcast_to

a = np.arange(1,4)
a.shape = (1,1,3)
b = np.broadcast_to(a,(2,2,3))

这会生成视图而不是复制，因此对于大型数组来说会更快。编辑这看起来是你要求演示的结果。

Answer 3

根据Divakar评论，答案也可以是：

import numpy as np
np.full([2, 2, 3], np.arange(1, 4))

另一种可能性是：

import numpy as np
b = np.empty([2, 2, 3])
b[:] = np.arange(1, 4)

Answer 4

还使用np.concatenate或它的包装np.vstack

In [26]: a = np.arange(1,4)

In [27]: np.vstack([a[np.newaxis, :]]*4).reshape(2,2, 3)
Out[27]: 
array([[[1, 2, 3],
        [1, 2, 3]],

       [[1, 2, 3],
        [1, 2, 3]]])

In [28]: np.concatenate([a[np.newaxis, :]]*4, axis=0).reshape(2,2, 3)
Out[28]: 
array([[[1, 2, 3],
        [1, 2, 3]],

       [[1, 2, 3],
        [1, 2, 3]]])

如何用另一个数组创建或填充numpy数组？

4 个答案: