分配给多维数组 [英] assigning to multi-dimensional array

问题描述

我有零的三维阵列，我想用一维数组来填补它：

 在[136]：C = np.zeros（（3,5,6），DTYPE = INT）在[137]：C
出[137]：
阵列（[[[0，0，0，0，0，0]，
        [0，0，0，0，0，0]，
        [0，0，0，0，0，0]，
        [0，0，0，0，0，0]，
        [0，0，0，0，0，0]，       [0，0，0，0，0，0]，
        [0，0，0，0，0，0]，
        [0，0，0，0，0，0]，
        [0，0，0，0，0，0]，
        [0，0，0，0，0，0]，       [0，0，0，0，0，0]，
        [0，0，0，0，0，0]，
        [0，0，0，0，0，0]，
        [0，0，0，0，0，0]，
        [0，0，0，0，0，0]]]）在[138]：■
出[138]：阵列（[10，20，30，40，50]）
 

我要做到这一点：（不使用循环）

 阵列（[[[10，10，10，10，10，10]，
        [20，20，20，20，20，20]，
        [30，30，30，30，30，30]，
        [40，40，40，40，40，40]，
        [50，50，50，50，50，50]]       [10，10，10，10，10，10]，
        [20，20，20，20，20，20]，
        [30，30，30，30，30，30]，
        [40，40，40，40，40，40]，
        [50，50，50，50，50，50]]       [10，10，10，10，10，10]，
        [20，20，20，20，20，20]，
        [30，30，30，30，30，30]，
        [40，40，40，40，40，40]，
        [50，50，50，50，50，50]]]）
 

通过分配s到每个第i个元素的每列

请注意，我可以很容易地得到类似的东西：

 阵列（[[[10，20，30，40，50，60]，
        [10，20，30，40，50，60]，
        [10，20，30，40，50，60]，
        [10，20，30，40，50，60]，
        [10，20，30，40，50，60]]       [10，20，30，40，50，60]，
        [10，20，30，40，50，60]，
        [10，20，30，40，50，60]，
        [10，20，30，40，50，60]，
        [10，20，30，40，50，60]]       [10，20，30，40，50，60]，
        [10，20，30，40，50，60]，
        [10，20，30，40，50，60]，
        [10，20，30，40，50，60]，
        [10，20，30，40，50，60]]]）
 

方式：

  C [：，：，：] = S
 

但看不到如何送分配到j对所有的i和K [I，J，K]

似乎numpy的优先考虑的最后一个冒号C [：，：，：]。有没有解决这个的好办法？

解决方案

  TMP = C.swapaxes（1,2）
TMP [：] = S
C = tmp.swapaxes（1，2）
 

i have a 3d array of zeros and i want to fill it with a 1d array:

In [136]: C = np.zeros((3,5,6),dtype=int)

In [137]: C
Out[137]: 
array([[[0, 0, 0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0, 0]],

       [[0, 0, 0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0, 0]],

       [[0, 0, 0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0, 0],
        [0, 0, 0, 0, 0, 0]]])

In [138]: s
Out[138]: array([10, 20, 30, 40, 50])

I want to achieve this: (without using a loop)

array([[[10, 10, 10, 10, 10, 10],
        [20, 20, 20, 20, 20, 20],
        [30, 30, 30, 30, 30, 30],
        [40, 40, 40, 40, 40, 40],
        [50, 50, 50, 50, 50, 50]],

       [[10, 10, 10, 10, 10, 10],
        [20, 20, 20, 20, 20, 20],
        [30, 30, 30, 30, 30, 30],
        [40, 40, 40, 40, 40, 40],
        [50, 50, 50, 50, 50, 50]],

       [[10, 10, 10, 10, 10, 10],
        [20, 20, 20, 20, 20, 20],
        [30, 30, 30, 30, 30, 30],
        [40, 40, 40, 40, 40, 40],
        [50, 50, 50, 50, 50, 50]]])

by assigning s to each column of each ith element.

note I can easily get something similar:

array([[[10, 20, 30, 40, 50, 60],
        [10, 20, 30, 40, 50, 60],
        [10, 20, 30, 40, 50, 60],
        [10, 20, 30, 40, 50, 60],
        [10, 20, 30, 40, 50, 60]],

       [[10, 20, 30, 40, 50, 60],
        [10, 20, 30, 40, 50, 60],
        [10, 20, 30, 40, 50, 60],
        [10, 20, 30, 40, 50, 60],
        [10, 20, 30, 40, 50, 60]],

       [[10, 20, 30, 40, 50, 60],
        [10, 20, 30, 40, 50, 60],
        [10, 20, 30, 40, 50, 60],
        [10, 20, 30, 40, 50, 60],
        [10, 20, 30, 40, 50, 60]]])

By :

 C[:,:,:] = s

But can't see how to assign s to j for all i and k in [i,j,k]

it seems numpy prioritises the last colon C[:,:,:]. is there a nice way around this?

解决方案

tmp = C.swapaxes(1, 2)
tmp[:] = s
C = tmp.swapaxes(1, 2)

这篇关于分配给多维数组的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！