3D平铺的numpy阵列

Question

提供一维数组作为a ：

a=np.arange(8)

我希望它以3D方案再现，以便具有这样的形状(n1, len(a), n3) 。 有没有办法通过np.tile获得这个？ 这似乎微不足道，但尝试：

np.shape(  np.tile(a, (n1,1,n3))  )

要么

np.shape(  np.tile( np.tile(a, (n1,1)), (1,1,n2) )  )

我从来没有得到我需要的东西，是结果形状(n1, 1, len(a)*n3)或(1, n1, len(a)*n3) 。 也许是我不理解tile是如何工作的......

Answer 1

发生的事情是，在应用平铺之前， a正在制作1x1x8阵列。 你需要制作a 1x8x1阵列，然后调用tile 。

作为tile说明的文档 ：

如果A.ndim < d ，则通过预先添加新轴将A提升为d维。 因此，形状（3）阵列被提升为（1,3）用于2-D复制，或形状（1,1,3）用于3-D复制。 如果这不是所需的行为，请在调用此函数之前手动A提升为d维。

获得结果的最简单方法是使用None （或等效地， np.newaxis ）切片a以使其成为正确的形状。

作为一个简单的例子：

import numpy as np

a = np.arange(8)
result = np.tile(a[None, :, None], (4, 1, 5))
print result.shape