使用 numpy 将元素从 2D 矩阵重复到 3D 矩阵答案

【问题标题】：Repeat element from a 2D matrix to a 3D matrix with numpy使用 numpy 将元素从 2D 矩阵重复到 3D 矩阵
【发布时间】：2017-06-07 10:06:20
【问题描述】：

我有一个二维 numpy 矩阵，一个例子

M = np.matrix([[1,2],[3,4],[5,6]])

我想从 M 开始，有一个像这样的矩阵：

M = np.matrix([[[1,2],[1,2],[1,2]],[[3,4],[3,4],[3,4]],[[5,6],[5,6],[5,6]]])

因此，新矩阵有 3 个维度。我该怎么办？

【问题讨论】：

发布的解决方案是否适合您？

标签： numpy matrix multidimensional-array

【解决方案1】：

NumPy 矩阵类不能保存3D 数据。因此，假设您可以使用 NumPy 数组作为输出，我们可以使用 None/np.newaxis 将其数组版本扩展为 3D，然后使用 np.repeat -

np.repeat(np.asarray(M)[:,None],3,axis=1)

示例运行 -

In [233]: M = np.matrix([[1,2],[3,4],[5,6]])

In [234]: np.repeat(np.asarray(M)[:,None],3,axis=1)
Out[234]: 
array([[[1, 2],
        [1, 2],
        [1, 2]],

       [[3, 4],
        [3, 4],
        [3, 4]],

       [[5, 6],
        [5, 6],
        [5, 6]]])

或者，np.tile -

np.tile(np.asarray(M),3).reshape(-1,3,M.shape[-1])

【讨论】：

【解决方案2】：

这应该适合你：

np.array([list(np.array(i)) * 3 for i in M])

【讨论】：

【解决方案3】：

正如另一个回答者已经说过的，矩阵不能是三维的。取而代之的是，您可以制作 3 维 np.array，如下所示。

import numpy as np
M = np.matrix([[1,2],[3,4],[5,6]])
M = np.array(M)
M = np.array([ [x, x, x] for x in M])
M

【讨论】：