Question

我有两个（大）阵列。为了说明起见，我在下面使用一个简单的示例：

In [14]: arr1 = np.arange(32*512).reshape(32, 512)
In [15]: arr2 = np.arange(512).reshape(1, 512)

我想对这些数组进行水平连接（即沿轴1的连接）。我想出了以下方法来实现这一目标：

In [16]: np.hstack([arr1, np.tile(arr2, (arr1.shape[0], 1))]).shape
Out[16]: (32, 1024)

这按预期工作。但是，我想知道是否还有其他有效的方法可以在不使用numpy.tile的情况下进行此串联。恐怕我会耗尽内存的需求，因为数组真的很大。

如果有可能避免这种重复行（以匹配arr1的尺寸），也许使用广播，那就太好了！

PS 。之所以要避免这种复制，是因为内存需求呈线性增长：

In [20]: arr2.nbytes
Out[20]: 4096

In [19]: np.tile(arr2, (arr1.shape[0], 1)).nbytes
Out[19]: 131072

In [22]: arr1.shape[0] * arr2.nbytes
Out[22]: 131072

Answer 1

您可以预分配和使用广播，但是它不会节省太多（我希望峰值内存使用量下降大约四分之一）：

arr1 = np.arange(32*512).reshape(32, 512)
arr2 = np.arange(512).reshape(1, 512)
out = np.empty((32, 1024), arr1.dtype)
out[:, :512] = arr1
out[:, 512:] = arr2
out
#array([[    0,     1,     2, ...,   509,   510,   511],
#       [  512,   513,   514, ...,   509,   510,   511],
#       [ 1024,  1025,  1026, ...,   509,   510,   511],
#       ...,
#       [14848, 14849, 14850, ...,   509,   510,   511],
#       [15360, 15361, 15362, ...,   509,   510,   511],
#       [15872, 15873, 15874, ...,   509,   510,   511]])

水平拼接的高效方式

1 个答案: