使用图块从二维数组构造3维数组

Question

我有一个数组arr = np.array([0.0, 0.0, 1.0])

我要收缩以下形状为promo_class.shape的形状(2,3,3)的阵列

我想创建形状为(2,3,3)的重复数组

array([[[0., 0., 1.],
        [0., 0., 1.],
        [0., 0., 1.]],
       [[0., 0., 1.],
        [0., 0., 1.],
        [0., 0., 1.]]])

有什么想法可以使用np.tile函数吗？

Answer 1

只需将np.broadcast_to用作view-

In [142]: arr = np.array([0.0, 0.0, 1.0])

In [144]: np.broadcast_to(arr,(2,3,3))
Out[144]: 
array([[[0., 0., 1.],
        [0., 0., 1.],
        [0., 0., 1.]],

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

为什么要使用view？

由于是视图，它没有额外的内存开销，因此实际上在运行时是免费的-

In [148]: arr = np.random.rand(300)

In [149]: %timeit np.broadcast_to(arr,(200,300,300))
100000 loops, best of 3: 3.13 µs per loop

如果需要具有自己的存储空间的输出，请附加.copy()。

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如果您专心到np.tile-

In [174]: np.tile(arr,(2,3,1))
Out[174]: 
array([[[0., 0., 1.],
        [0., 0., 1.],
        [0., 0., 1.]],

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