Question

假设我有一个零的三维数组

Y = np.zeros((2,3,4))

我希望通过第二维广播一维数组

X = np.arange(3)

使得得到的多维数组

Y = [[[ 0. 0. 0. 0.]
      [ 1. 1. 1. 1.]
      [ 2. 2. 2. 2.]]

     [[ 0. 0. 0. 0.]
      [ 1. 1. 1. 1.]
      [ 2. 2. 2. 2.]]]

在没有循环（甚至是列表推导）的情况下，实现这一目标的最具有pythonic和效率的方法是什么？我希望能够使用更大的尺寸来扩展它，并使用numba模块运行代码，该模块不能使用np.tile或np.repeat进行编译

Answer 1

您可以先重新定位X，然后将其广播到Y.shape，然后再使用np.broadcast_to方法：

Y = np.zeros((2,3,4))  
np.broadcast_to(X[:,None], Y.shape)

#array([[[0, 0, 0, 0],
#        [1, 1, 1, 1],
#        [2, 2, 2, 2]],

#       [[0, 0, 0, 0],
#        [1, 1, 1, 1],
#        [2, 2, 2, 2]]])

另一个选择是，创建一个与Y具有相同形状的新空数组，然后为其指定X值：

new_X = np.empty_like(Y)    
new_X[:] = X[:,None]

new_X
#array([[[ 0.,  0.,  0.,  0.],
#        [ 1.,  1.,  1.,  1.],
#        [ 2.,  2.,  2.,  2.]],

#       [[ 0.,  0.,  0.,  0.],
#        [ 1.,  1.,  1.,  1.],
#        [ 2.,  2.,  2.,  2.]]])

Answer 2

如果您始终使用零数组，请添加x以便广播

>>> y + x[None, :, None]
array([[[ 0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 1.,  1.,  1.,  1.],
        [ 2.,  2.,  2.,  2.]],

       [[ 0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 1.,  1.,  1.,  1.],
        [ 2.,  2.,  2.,  2.]]])

General Broadcasting Rules

或者

>>> np.add(y, x[None, :, None], out = y)
array([[[ 0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 1.,  1.,  1.,  1.],
        [ 2.,  2.,  2.,  2.]],

       [[ 0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 1.,  1.,  1.,  1.],
        [ 2.,  2.,  2.,  2.]]])
>>> y
array([[[ 0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 1.,  1.,  1.,  1.],
        [ 2.,  2.,  2.,  2.]],

       [[ 0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 1.,  1.,  1.,  1.],
        [ 2.,  2.,  2.,  2.]]])
>>>

我不确定你是否可以使用作业进行广播，但是你可以选择：

>>> y[:] = x[None, :, None]
>>> y
array([[[ 0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 1.,  1.,  1.,  1.],
        [ 2.,  2.,  2.,  2.]],

       [[ 0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 1.,  1.,  1.,  1.],
        [ 2.,  2.,  2.,  2.]]])
>>> y[...] = x[None, :, None]
>>> y
array([[[ 0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 1.,  1.,  1.,  1.],
        [ 2.,  2.,  2.,  2.]],

       [[ 0.,  0.,  0.,  0.],
        [ 1.,  1.,  1.,  1.],
        [ 2.,  2.,  2.,  2.]]])
>>>

将numpy.arange广播到多维数组中

2 个答案: