python - 如何将 2d 数组添加（不附加）到 3d 数组的每个 2d 数组？

Question

我想矢量化将 2d 数组添加到 3d 数组中的每个 2d 数组的过程。

我使用来自 matplotlib 的图像导入了一个图像文件

data = image.imread('test.jpg')

然后我尝试将每个 RGB 数组的平均值添加到另一个形状相同的数组中data

data2 = np.zeros_like(data)
data3 = np.average(data, axis=2)
for i in range(len(data2[0,0,:])):
    data2[:,:,i] = data3

我只想将上面的 2 行代码矢量化为一行

标签： pythonnumpy

Answer 1

转换data3为结果数据类型，然后在扩展为3Dwith后广播/重复np.newaxis/None-

b = data3.astype(data.dtype)
data2_out = np.broadcast_to(b[...,None], data.shape)

输出只是一个视图b，因此我们在那里获得了内存效率。

如果您需要具有自己的内存空间的输出，我们可以强制使用data2_out.copy()或使用复制np.repeat，如下所示 -

np.repeat(b[...,None],data.shape[2],axis=2)

如果您已经data2初始化了输出数组并且只想分配给它，我们可以通过扩展data3来做到3D这一点，这在某些情况下也可能更直观，就像这样 -

data2[:] = data3[...,None]