如何在一维数组和n维数组之间进行广播以获得一个(1+n)维数组输出？

Question

我有一个n维的ndarray z0 和一个一维的ndarray za，它们的大小没有任何对应关系。我想创建一个新的n+1维数组 z，其中 z[i]=z0+za[i]。是否有一些简单的方法来通过广播实现这一点？

这与这个问题不相等。如果z0是二维的，可以轻松地按照以下方式实现：

z0[np.newaxis]+norm.ppf(alphas)[:,None]

然而，我需要能够不考虑z0的维度来执行此操作，因此仅添加正确数量的None或np.newaxis术语是行不通的。

- cge

Answer 1

怎么样：

z = za.reshape(za.shape + (1,)*z0.ndim) + z0

例如：

import numpy as np
z0 = np.ones((2, 3, 4, 5))
za = np.ones(6)

z = za.reshape(za.shape + (1,)*z0.ndim) + z0

print z.shape
# (6, 2, 3, 4, 5)

- Bi Rico

Answer 2

也许是类似于

>>> z0 = np.random.random((2,3,4))
>>> za = np.random.random(5)
>>> z = np.rollaxis((z0[...,None] + za), -1)
>>> z.shape
(5, 2, 3, 4)
>>> [np.allclose(z[i], z0 + za[i]) for i in range(len(za))]
[True, True, True, True, True]

我在这里使用...来表示任意数量的维度，使用rollaxis将其放入我认为你想要的形状。如果你不介意新轴在最后，我想你可以使用z0[..., None] + za解决问题。

- DSM