skopiuj tablicę 2D do 3 wymiaru, N razy (Python)

Question

Chcę skopiować nierodzoną tablicę 2D do trzeciego wymiaru. Na przykład, jeśli miał taką (2D) numpy tablicy:

import numpy as np 
arr = np.array([[1,2],[1,2]]) 

przekształcenia go w formie 3D z n, kopii w inny wymiar, tak aby n = 3:

np.array([[[1,2],[1,2]],[[1,2],[1,2]],[[1,2],[1,2]]]) 

Answer 1

prawdopodobnie najczystszym sposobem jest użycie np.repeat:

a = np.array([[1, 2], [1, 2]]) 
print(a.shape) 
# (2, 2) 

# indexing with np.newaxis inserts a new 3rd dimension, which we then repeat the 
# array along, (you can achieve the same effect by indexing with None, see below) 
b = np.repeat(a[:, :, np.newaxis], 3, axis=2) 

print(b.shape) 
# (2, 2, 3) 

print(b[:, :, 0]) 
# [[1 2] 
# [1 2]] 

print(b[:, :, 1]) 
# [[1 2] 
# [1 2]] 

print(b[:, :, 2]) 
# [[1 2] 
# [1 2]] 

---

Mimo, że często można uniknąć powtarzania swoich tablic łącznie za pomocą broadcasting. Na przykład, powiedzmy, że chciałem dodać (3,) wektor:

c = np.array([1, 2, 3]) 

do a. Mogłem skopiować trzy razy zawartość trzeciego wymiaru, a następnie skopiować zawartość c dwa razy w pierwszym i drugim wymiarze, tak aby obie moje macierze były (2, 2, 3), a następnie obliczyć ich sumę. Jednakże, jest to o wiele prostsze i szybsze, aby to zrobić:

d = a[..., None] + c[None, None, :] 

Tutaj a[..., None] ma kształt (2, 2, 1) i c[None, None, :] ma kształt (1, 1, 3) *. Kiedy obliczyć sumę, wynik staje się „nadawać” wzdłuż wymiarów wielkości 1, dając mi wyniku kształtu (2, 2, 3):

print(d.shape) 
# (2, 2, 3) 

print(d[..., 0]) # a + c[0] 
# [[2 3] 
# [2 3]] 

print(d[..., 1]) # a + c[1] 
# [[3 4] 
# [3 4]] 

print(d[..., 2]) # a + c[2] 
# [[4 5] 
# [4 5]] 

Broadcasting jest bardzo potężna technika, ponieważ unika się dodatkowego narzutu związanego w tworzeniu powtórzone kopie twoich tablic wejściowych w pamięci.

---

* Chociaż wliczone ich jasności, None indeksy język c nie są rzeczywiście konieczne - można również zrobić a[..., None] + c, czyli nadawać (2, 2, 1) tablicę przeciwko (3,) tablicy. Wynika to z tego, że jeśli jedna z macierzy ma mniejszą liczbę wymiarów niż druga, to tylko wymiary z obu macierzy muszą być zgodne. Aby podać bardziej skomplikowany przykład:

a = np.ones((6, 1, 4, 3, 1)) # 6 x 1 x 4 x 3 x 1 
b = np.ones((5, 1, 3, 2))  #  5 x 1 x 3 x 2 
result = a + b    # 6 x 5 x 4 x 3 x 2 

Answer 2

Innym sposobem jest użycie numpy.dstack. Przypuśćmy, że chcesz powtórzyć matrycy anum_repeats razy:

import numpy as np 
b = np.dstack([a]*num_repeats) 

Sztuką jest owinąć matrycę a do listy pojedynczego elementu, a następnie za pomocą operatora * powielać elementów na tej liście num_repeats razy.

Na przykład, jeżeli:

a = np.array([[1, 2], [1, 2]]) 
num_repeats = 5 

Powtarza tablicę [1 2; 1 2] 5 razy w trzecim wymiarze.W celu zweryfikowania (w ipython)

In [110]: import numpy as np 

In [111]: num_repeats = 5 

In [112]: a = np.array([[1, 2], [1, 2]]) 

In [113]: b = np.dstack([a]*num_repeats) 

In [114]: b[:,:,0] 
Out[114]: 
array([[1, 2], 
     [1, 2]]) 

In [115]: b[:,:,1] 
Out[115]: 
array([[1, 2], 
     [1, 2]]) 

In [116]: b[:,:,2] 
Out[116]: 
array([[1, 2], 
     [1, 2]]) 

In [117]: b[:,:,3] 
Out[117]: 
array([[1, 2], 
     [1, 2]]) 

In [118]: b[:,:,4] 
Out[118]: 
array([[1, 2], 
     [1, 2]]) 

In [119]: b.shape 
Out[119]: (2, 2, 5) 

Na koniec widać, że kształt matrycy 2 x 2, 5 plastry w trzecim wymiarze.

Answer 3

A=np.array([[1,2],[3,4]]) 
B=np.asarray([A]*N) 

Edit @ Mr.F, aby zachować porządek Wymiary:

B=B.T 

Answer 4

Oto przykład nadawanie że robi dokładnie to, co było wymagane.

a = np.array([[1, 2], [1, 2]]) 
a=a[:,:,None] 
b=np.array([1]*5)[None,None,:] 

Następnie b*a jest pożądany rezultat i (b*a)[:,:,0] produkuje array([[1, 2],[1, 2]]), która jest oryginalna a, podobnie jak (b*a)[:,:,1] itp