通过重复2D numpy数组中的值来创建4D numpy数组

发布时间：2020-12-20 11:58:15 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：我有一个2D numpy数组,比如说array1有值. array1的尺寸为2×4.我想创建一个尺寸为20x20x2x4的4D numpy数组array2,我希望复制数组array1来获取这个数组. 也就是说,如果array1是 [[1,2,3,4],[5,6,7,8]] 我想要 array2[0,0] = array1array2[0,1] = array1array2

我有一个2D numpy数组,比如说array1有值. array1的尺寸为2×4.我想创建一个尺寸为20x20x2x4的4D numpy数组array2,我希望复制数组array1来获取这个数组.

也就是说,如果array1是

[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]

我想要

array2[0,0] = array1
array2[0,1] = array1
array2[0,2] = array1
array2[0,3] = array1
# etc.

我怎样才能做到这一点？

解决方法

一种初始化方法 –

array2 = np.empty((20,20) + array1.shape,dtype=array1.dtype)
array2[:] = array1

运行时测试 –

In [400]: array1 = np.arange(1,9).reshape(2,4)

In [401]: array1
Out[401]: 
array([[1,8]])

# @MSeifert's soln
In [402]: %timeit np.tile(array1,(20,20,1,1))
100000 loops,best of 3: 8.01 μs per loop

# Proposed soln in this post
In [403]: %timeit initialization_based(array1)
100000 loops,best of 3: 4.11 μs per loop

# @MSeifert's soln for READONLY-view
In [406]: %timeit np.broadcast_to(array1,4))
100000 loops,best of 3: 2.78 μs per loop

（编辑：李大同）

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