在Numpy中将1-D阵列添加到3-D阵列

Question

我试图添加两个数组。

np.zeros((6,9,20)) + np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])

我想得到一些类似的东西

array([[[ 1.,  1.,  1., ...,  1.,  1.,  1.],
        [ 2.,  2.,  2., ...,  2.,  2.,  2.],
        [ 3.,  3.,  3., ...,  3.,  3.,  3.],
        ..., 
        [ 7.,  7.,  7., ...,  7.,  7.,  7.],
        [ 8.,  8.,  8., ...,  8.,  8.,  8.],
        [ 9.,  9.,  9., ...,  9.,  9.,  9.]],

       [[ 1.,  1.,  1., ...,  1.,  1.,  1.],
        [ 2.,  2.,  2., ...,  2.,  2.,  2.],
        [ 3.,  3.,  3., ...,  3.,  3.,  3.],
        ..., 
        [ 7.,  7.,  7., ...,  7.,  7.,  7.],
        [ 8.,  8.,  8., ...,  8.,  8.,  8.],
        [ 9.,  9.,  9., ...,  9.,  9.,  9.]],

因此，在相应列的每个矩阵中添加条目。 我知道我可以在某种循环中对其进行编码，但我正在尝试使用更优雅/更快的解决方案。

Answer 1

在使用None或np.newaxis扩展第二个数组的维度后，您可以将broadcasting发挥到np.newaxis ，就像这样 -

np.zeros((6,9,20))+np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])[None,:,None]

Answer 2

如果我理解正确，最好使用的是NumPy的广播 。 您可以通过以下方式获得所需内容：

np.zeros((6,9,20))+np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9]).reshape((1,9,1))

我更喜欢使用reshape方法对Divakar显示的索引使用切片表示法，因为我已经做了很多工作来将形状作为变量进行操作，并且在变量中传递元组比在切片中传递更容易一些。 你也可以做这样的事情：

array1.reshape(array2.shape)

顺便说一句，如果你真的在寻找像沿着轴从0到N-1的数组一样简单的东西，那么请查看mgrid 。 你只需要获得上面的输出

np.mgrid[0:6,1:10,0:20][1]

Answer 3

你可以使用tile（但你也需要swapaxes来获得正确的形状）。

A = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
B = np.tile(A, (6, 20, 1))
C = np.swapaxes(B, 1, 2)