Is there a more efficient way (or at least pythonic) to stack n copies of a subarray in order to create a new array?
import numpy as np
x = np.arange(4)
for i in range(n-1):
x = hstack((x,arange(4)))
Thanks,
In [34]: x = np.arange(4)
In [35]: np.tile(x,(3,1))
Out[35]:
array([[0, 1, 2, 3],
[0, 1, 2, 3],
[0, 1, 2, 3]])
但要小心——您可以使用广播而不是一遍又一遍地复制同一行。
例如,假设您有一些形状 (3,4) 的数组:
In [40]: y = np.arange(12).reshape(3,4)
In [41]: y
Out[41]:
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
这是你的x
:
In [42]: x = np.arange(4)
In [43]: x
Out[43]: array([0, 1, 2, 3])
您可以将x
(其形状为(4,)
)与y
(其形状为(3,4)
)相加,NumPy 将自动“广播”x
为形状(3,4):
In [44]: x + y
Out[44]:
array([[ 0, 2, 4, 6],
[ 4, 6, 8, 10],
[ 8, 10, 12, 14]])
将结果与
In [45]: np.tile(x,(3,1)) + y
Out[45]:
array([[ 0, 2, 4, 6],
[ 4, 6, 8, 10],
[ 8, 10, 12, 14]])
如您所见,没有必要tile
x
先。事实上,通过不平铺x
,您可以节省内存。