作者NMOSFET (NMOSFET)
看板Python
標題[問題] 用numpy broadcasting 填入資料
時間Mon May 11 11:17:45 2020
各位前輩好，小的最近遇到一個問題，
假設有兩個 numpy 一維矩陣 xIdxData,yIdxData，
內容分別為 [0.1,0.2,0.3] 和 [0.4,0.5,0.6]
我想要讓 xIdxData 和 yIdxData 組成一個 3 x 3 x 2 維的矩陣，
如圖:
https://imgur.com/a/nDZy3Ps
然後再複製10個同樣數值的矩陣放入data中，
用 for 迴圈寫的話可以達到效果但速度很慢(原始資料為4000 x 3000 x 2)
程式碼如下:
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]
請問各位前輩有沒有能夠把 numpy broadcasting 套用在這個問題上 ? 感恩!!!
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 42.77.63.140 (臺灣)
※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/Python/M.1589167067.A.B43.html
1F：推 eooft: 不好意思 又錯了XD 可以幫忙刪留言嗎 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: 假設長度x4000,y3000,data10 上面四行應該能變成你要的 05/11 12:18
7F：推 eooft: 但你的迴圈結果跟圖片會成轉置 不清楚你想要的是哪種 05/11 12:36
抱歉 我上傳的圖片的錯誤的結果，程式跑出來的才是正確的，感謝e大，是我想要的沒錯!
※ 編輯: NMOSFET (42.77.63.140 臺灣), 05/11/2020 13:43:30
8F：推 TitanEric: hstack跟vstack也可以參考 不用指定第一個跟最後一個 05/11 19:54
9F：→ TitanEric: dim 05/11 19:54
謝謝T大，我試試看!
※ 編輯: NMOSFET (36.237.13.67 臺灣), 05/12/2020 01:42:00
10F：→ GeoMeTric: 另一個方法：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
謝謝 G大和J大的方法，完全把for拿掉真的變快很多
※ 編輯: NMOSFET (42.77.204.234 臺灣), 05/15/2020 16:52:28