python - Python 使用索引将 4D numpy 数组中的部分数据替换为 2D 数组

Question

如果我创建一个名为“sparsity”的形状为（3,1,3,16）的 np.zeros 数组，然后创建另一个名为“per_channel_sparsity”的形状为（3,16）的 numpy 数组。

这是用 per_channel_sparsity 矩阵“替换”“稀疏”中的 3 个（3,16）矩阵中的每一个的正确方法吗？

import numpy as np

sparsity = np.zeros((3,1,3,16)).astype(np.uint8)
per_channel_sparsity = np.random.rand((3,16)).astype(np.uint8)

for i in range(3):
    sparsity[i, 0, :, :] = per_channel_sparsity

标签： pythonnumpy