Numpy：用较小的 FAST 填充矩阵

【问题标题】：Numpy: Fill in a Matrix With a Smaller One FASTNumpy：用较小的 FAST 填充矩阵
【发布时间】：2019-04-17 21:30:51
【问题描述】：

我想用另一个矩阵的副本填充一个矩阵，如下所示：

for i in range(N):
   for j in range(M):
      matA[:,:,:,i,j] = matB

但是我有很多大尺寸，所以我正在寻找一种更快的方法。

【问题讨论】：

matA和matB的形状是什么？
很难回答没有细节，包括有多大，当前的解决方案有多快（为什么还不够快）？

标签： python numpy indexing

【解决方案1】：

我们可以简单地使用np.broadcast_to 来查看输入以获得所需的输出 -

matA = np.broadcast_to(matB[:,:,:,None,None], matB.shape + (N,M))

作为一个视图，它几乎是免费的 -

In [292]: matB = np.random.rand(20,20,20)

In [293]: N,M = 20,20

In [294]: %timeit np.broadcast_to(matB[:,:,:,None,None], matB.shape + (N,M))
100000 loops, best of 3: 4.02 µs per loop

如果您需要有自己的内存空间的输出，请使用matA.copy() 创建一个副本。

或者，我们可以使用np.repeat -

np.repeat(matB[:,:,:,None],N*M,axis=-1).reshape(matB.shape+(N,M))

【讨论】：