为 numpy 数组添加新维度和重复值

Question

我有一个非常基本的问题。我认为这可以用 numpy 在一行中优雅地完成，但我不知道如何。假设我有一个形状为

(Nx,Ny)

的二维numpy数组，我想添加一个形状为

Nz

的第三维。对于每个固定的

index_x,index_y

我想为新z轴上的所有索引重复数组的值。

我可以通过像这样的基本说明轻松做到这一点

# array_1 has shape (Nx,Ny)
array_2 = np.zeros((Nx,Ny,Nz))

for idx_x in range(Nx):
    for idx_y in range(Ny):
        array_2[idx_x,idx_y,:] = array_1[idx_x,idx_y]

但我想知道在一行中执行此操作的确切 numpy 函数是什么

Answer 1

逻辑依赖，每个平面是相同的还是线性的？

一定是立方体还是其他东西？

来自矩形还是正方形？

无论如何，使用Array.reshape

这是一个小例子

Array2 = Array1.reshape(len(Array1), len(Array1[0]), <someValue>)

另一个来源

Answer 2

你有两个选择：

如评论中所述，您可以向数组添加另一个维度并重复：

np.repeat(array_1[:, :, None], Nz, axis=2)

更好的选择是使用

np.tile

。您不需要手动添加维度，当您想要沿现有维度之一重复时，它可以轻松扩展到其他情况：

np.tile(array_1, (1, 1, Nz))

基本上，您指定要沿每个轴重复数组的次数。