Question

我有一个很大的NumPy数组，我想在循环的每次迭代中填充新数据。数组中填充了沿轴0重复的数据，例如：

[[1, 5],
 [1, 5],
 [1, 5],
 [1, 5]]

我知道如何在每次迭代中从头开始创建此数组：

x = np.repeat([[1, 5]], 4, axis=0)

但是，我不想每次都创建一个新数组，因为它是一个非常大的数组（比4x2大得多）。相反，我想使用上面的代码提前创建数组，然后在每次迭代时用新数据填充数组。

但是np.repeat()返回一个新数组，而不是作用于现有数组。是否有np.repeat()的等效项来填充现有数组？

Answer 1

正如我们在评论中指出的那样，您可以使用广播分配以适当尺寸的1d数组填充2d数组：

x[...] = [1, 5]

如果您的大型数组在每行中总是包含相同的项目（即以后不再更改这些预设值），则几乎可以肯定地在代码的后续部分中使用广播，而只需使用{ {1}}，例如

此数组的形状为x = np.array([[1, 5]])，与上面示例中的其他形状为(1, 2)的数组广播兼容。

如果由于某些原因您总是需要在每行和中使用相同的值，则您将无法使用广播（两种情况都不太可能），则可以使用(4, 2)创建一个数组具有明确的2D形状而不复制内存：

broadcast_to

这可能有用，因为它的形状正确，内存中只有2个唯一元素：

x_bc = np.broadcast_to([1, 5], (4, 2)) # broadcast 1d [1, 5] to shape (4, 2)

但是您不能对其进行突变，因为它是只读视图：

>>> x_bc
array([[1, 5],
       [1, 5],
       [1, 5],
       [1, 5]])

>>> x_bc.strides
(0, 8)

因此，如果您只需要在每行和中使用相同的值，就不能使用广播和，而以后要更改这些相同的行，则可以使用{ {3}}将相同的1d数据映射到2d数组：

>>> x_bc[0, :] = [2, 4]
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-35-ae12ecfe3c5e> in <module>
----> 1 x_bc[0, :] = [2, 4]

ValueError: assignment destination is read-only

这将为您提供固定形状的2d数组，该数组始终包含一个唯一的行，并且对任何行进行更改都会对其余行进行更改（因为基础数据仅对应于一行）。请谨慎处理，因为如果您想拥有两个不同的行，则必须做其他事情。

是否有一个作用在现有阵列上的`np.repeat`？

1 个答案: