作者NMOSFET (NMOSFET)
看板Python
标题[问题] 用numpy broadcasting 填入资料
时间Mon May 11 11:17:45 2020
各位前辈好，小的最近遇到一个问题，
假设有两个 numpy 一维矩阵 xIdxData,yIdxData，
内容分别为 [0.1,0.2,0.3] 和 [0.4,0.5,0.6]
我想要让 xIdxData 和 yIdxData 组成一个 3 x 3 x 2 维的矩阵，
如图:
https://imgur.com/a/nDZy3Ps
然後再复制10个同样数值的矩阵放入data中，
用 for 回圈写的话可以达到效果但速度很慢(原始资料为4000 x 3000 x 2)
程式码如下:
datSize = 10
xIdxData = np.array([0.1,0.2,0.3])
yIdxData = np.array([0.4,0.5,0.6])
data = np.zeros((10,3,3,2))
for dataIdx in range(datSize):
for y in range(len(yIdxData)):
for x in range(len(xIdxData)):
data[dataIdx][y][x][0] = xIdxData[x]
data[dataIdx][y][x][1] = yIdxData[y]
请问各位前辈有没有能够把 numpy broadcasting 套用在这个问题上 ? 感恩!!!
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※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 42.77.63.140 (台湾)
※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Python/M.1589167067.A.B43.html
1F：推 eooft: 不好意思 又错了XD 可以帮忙删留言吗 05/11 12:14
2F：→ eooft: stack_x = np.stack([x for _ in range(len(y))], axis=-1) 05/11 12:16
3F：→ eooft: stack_y = np.stack([y for _ in range(len(x))], axis=-2) 05/11 12:16
4F：→ eooft: z = np.stack((stack_x,stack_y), axis=-1) 05/11 12:16
5F：→ eooft: data = np.stack([z for _ in range(datasize)], axis=0) 05/11 12:16
6F：→ eooft: 假设长度x4000,y3000,data10 上面四行应该能变成你要的 05/11 12:18
7F：推 eooft: 但你的回圈结果跟图片会成转置 不清楚你想要的是哪种 05/11 12:36
抱歉 我上传的图片的错误的结果，程式跑出来的才是正确的，感谢e大，是我想要的没错!
※ 编辑: NMOSFET (42.77.63.140 台湾), 05/11/2020 13:43:30
8F：推 TitanEric: hstack跟vstack也可以参考 不用指定第一个跟最後一个 05/11 19:54
9F：→ TitanEric: dim 05/11 19:54
谢谢T大，我试试看!
※ 编辑: NMOSFET (36.237.13.67 台湾), 05/12/2020 01:42:00
10F：→ GeoMeTric: 另一个方法：foo=np.stack(np.meshgrid(x, y), axis=2) 05/12 15:33
11F：→ GeoMeTric: np.repeat(foo[np.newaxis, :], size, axis = 0) 05/12 15:33
12F：推 jameschiou: xIdxData = np.tile(xIdxData, (3, 1)) 05/13 00:13
13F：→ jameschiou: yIdxData = np.tile(yIdxData, (3, 1)).T 05/13 00:13
14F：→ jameschiou: result = np.dstack((xIdxData, yIdxData)) 05/13 00:13
15F：→ jameschiou: result = np.repeat(result[np.newaxis, ], 10, axis= 05/13 00:14
16F：→ jameschiou: 0) 05/13 00:14
谢谢 G大和J大的方法，完全把for拿掉真的变快很多
※ 编辑: NMOSFET (42.77.204.234 台湾), 05/15/2020 16:52:28