一个numpy数组的3D平铺

Question

如果提供了一个一维数组 a:

a=np.arange(8)

我希望它能够在三维方案中再现，以获得这样的形状(n1, len(a), n3)。是否有任何有效的方法可以通过np.tile来实现？这似乎很简单，但是尝试过程如下：

np.shape(  np.tile(a, (n1,1,n3))  )

或者

np.shape(  np.tile( np.tile(a, (n1,1)), (1,1,n2) )  )

我从未得到我需要的，结果形状为(n1, 1, len(a)*n3)或(1, n1, len(a)*n3)。也许是我不理解tile的工作原理...

- gluuke

Answer 1

正在发生的是在应用平铺之前，将a制成了一个1x1x8数组。您需要将a制成一个1x8x1数组，然后调用tile。

正如tile文档中所述：

如果 A.ndim < d，则通过添加新轴将A升级为d维。 因此，形状为（3，）的数组在2-D复制时升级为（1，3），在3-D复制时升级为形状为（1，1，3）。 如果这不是所需的行为，请在调用此函数之前手动将A提升到d维度。

获得您想要的结果的最简单方法是使用None（或等效地，np.newaxis）切片a以使其具有正确的形状。

以下是一个快速示例：

import numpy as np

a = np.arange(8)
result = np.tile(a[None, :, None], (4, 1, 5))
print result.shape

- Joe Kington