如何将一个向量串联成numpy矩阵的行？

Question

假设有以下NumPy向量a和矩阵b：

import numpy as np
a = np.array([1,2])
b = np.array([[3,4],[5,6]])

我想将向量a连接到矩阵b中的每一行。期望输出如下：

output=np.array([[1,2,3,4],[1,2,5,6]])

我有以下可用的代码：

output=np.array([np.concatenate((a,row)) for row in b] )

有没有更快的NumPy函数来执行这样的任务？欢迎任何建议！

- Roohollah Etemadi

Answer 1

output = np.zeros((2,4), int)
output[:, :2] = a    # broadcasts (2,) to (1,2) to (2,2)
output[:, 2:] = b

- hpaulj

Answer 2

你可以使用np.broadcast_to将a广播至与b相同的形状，然后使用np.hstack将它们水平堆叠：

np.hstack([np.broadcast_to(a, b.shape), b])
array([[1, 2, 3, 4],
       [1, 2, 5, 6]])

- yatu

Answer 3

我对你的解决方案进行了“快速”比较，并与其他方案进行了比较。由于它们都能够实现相同的结果，因此重要的是要看哪个执行效果更好。

- Utpal Kumar

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你忘了邀请我参加聚会;-)。顺便说一句：比较得很好！ - Ruthger Righart

@RuthgerRighart，这是给你的；p - Utpal Kumar

第二快，还不错 :-) - Ruthger Righart

要在numpy中获得代表性的时间，您需要尝试使用更大的数组。 - yatu

对于这样小的数组大小，这些时间甚至不能代表性能上的实际差异。你只是看到了涉及numpy函数的开销差异。在实际情况下，“连接+for循环”不会像其他方法一样表现得很好。 - yatu

Answer 4

您可以使用reshape和concatenate:

np.concatenate((np.concatenate((a.reshape(1,2), a.reshape(1,2))), b), axis=1)

或许更好的方法是使用tile：

np.concatenate((np.tile(a.reshape(1,2), (2,1)), b), axis=1)

- Ruthger Righart