N維NumPy數組的任意N維重復

Question

假設您有以下N維數組

>>> import numpy as np
>>> Z = np.array(7*[6*[5*[4*[3*[range(2)]]]]])
>>> Z.ndim
6

請注意， N = 6，但我想在討論中將其設為任意。

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然后，我執行多軸操作-當然是主觀地- 有問題地 “折疊”（如此處和此處所述 ）尺寸，並沿着這些尺寸進行計算。

假設計算的軸是

 >>> axes = (0,2,5) 

因此，元組的長度屬於[ 1 ， N ]。

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正如您可能已經猜到的那樣，我想使np.mean的輸出形狀與輸入的形狀相同。 例如

>>> Z.shape
(7L, 6L, 5L, 4L, 3L, 2L)

而

 >>> Z.shape (7L, 6L, 5L, 4L, 3L, 2L) 

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我有一個自制的解決方案，如下

>>> nd_repeat(Z, Y, axes).shape
(7L, 6L, 5L, 4L, 3L, 2L)

der偶然代表“派生”。

 >>> nd_repeat(Z, Y, axes).shape (7L, 6L, 5L, 4L, 3L, 2L) 

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實現此N維重復的numpy內置方式是什么？

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性能問題， import timeit

 homemade_s = """\\ nd_repeat(Z, np.nanpercentile(Z, 99.9, axis=axes), axes) """ homemade_t = timeit.Timer(homemade_s, "from __main__ import nd_repeat,Z,axes,np").timeit(10000) npbuiltin_s = """\\ np.broadcast_to(np.nanpercentile(Z, 99.9, axis=axes, keepdims=True), Z.shape) """ npbuiltin_t = timeit.Timer(npbuiltin_s, "from __main__ import Z,axes,np").timeit(10000) 

不出所料

 >>> np.log(homemade_t/npbuiltin_t) 0.024082885343423521 

我的解決方案比hpaulj的解決方案慢了約2.5％。

Answer 1

mean具有keepdims參數，保留壓縮尺寸：

In [139]: shape=(2,3,4,5)
In [140]: x=np.arange(np.prod(shape)).reshape(shape)
In [141]: m=x.mean(axis=2, keepdims=True)
In [142]: m.shape
Out[142]: (2, 3, 1, 5)

現在很容易沿該維度復制m ：

In [144]: m1=np.broadcast_to(m,shape)
In [145]: m1.shape
Out[145]: (2, 3, 4, 5)

repeat和tile也是沿着維度復制數組的便捷方法。

broadcast_to只需更改形狀和步幅即可擴展數組而無需添加元素：

In [146]: m1.strides
Out[146]: (120, 40, 0, 8)

repeat增加數組的大小：

In [148]: m2=np.repeat(m, shape[2], axis=2)
In [149]: m2.shape
Out[149]: (2, 3, 4, 5)
In [150]: m2.strides
Out[150]: (480, 160, 40, 8)

m可以不使用任何一個，如xm 。 m在這里用x廣播。