Question

我有一个3x3 numpy数组，我想创建一个3x3xC矩阵，其中新维度包含原始3x3数组的精确副本。我确信这是在某个地方被问到但我无法找到最好的方法。我找到了如何为简单的一维数组x：

执行此操作

new_x = np.tile(np.array(x, (C, 1))

重复数组，然后执行：

np.transpose(np.expand_dims(new_x, axis=2),(2,1,0))

扩展尺寸并切换轴，以便在第三维中重复数组（虽然这有效但我不确定这是否也是最好的方法） - 最有效的方法是什么为一般的nxn numpy数组做这个？

Answer 1

对于只读版本，可以使用broadcast_to：

In [370]: x = np.arange(9).reshape(3,3)
In [371]: x
Out[371]: 
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [6, 7, 8]])
In [372]: x = np.broadcast_to(x[..., None],(3,3,10))
In [373]: x
Out[373]: 
array([[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
        [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
        [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]],

       [[3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3],
        [4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4],
        [5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5]],

       [[6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6],
        [7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7],
        [8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8]]])

或repeat：

In [378]: x=np.repeat(x[...,None],10,2)
In [379]: x
Out[379]: 
array([[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
        [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
        [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]],

       [[3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3],
        [4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4],
        [5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5]],

       [[6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6],
        [7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7],
        [8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8]]])

这是一个更大的数组，其元素可以单独更改。

Numpy：在新维度中堆叠矩阵的重复

1 个答案: