python - 填充 numpy 数组的指定维度

Question

我遇到了一个相对常见的情况，我需要填充数组的给定维度。例如，如果我有一个数组:

example_array = np.zeros((2,3,4), dtype=bool)
example_array[:, 1, [1,3]] = True

其中包含内容:

array([[[False, False, False, False],
        [False,  True, False,  True],
        [False, False, False, False]],

       [[False, False, False, False],
        [False,  True, False,  True],
        [False, False, False, False]]])

我想填充给定维度的内容 - 例如，如果我想填充维度 1，我可以这样做:

output = np.cumsum(example_array, axis=1, dtype=bool)
output = np.cumsum(output[:, ::-1, :], axis=1, dtype=bool)

给我想要的输出:

array([[[False,  True, False,  True],
        [False,  True, False,  True],
        [False,  True, False,  True]],

       [[False,  True, False,  True],
        [False,  True, False,  True],
        [False,  True, False,  True]]])

有人有更简洁/更优雅的方法吗？我在 bool 数组上执行此操作，因此无论填充操作是否涉及对其他轴求和，或者只是复制给定元素(在本例中为维度 1 的元素 1)中的值，我都不介意。

预先感谢您的任何想法/帮助。

Answer 1

节省内存的解决方案是使用 np.broadcast_to获得查看的输出 -

In [14]: a # input array
Out[14]: 
array([[[False, False, False, False],
        [False,  True, False,  True],
        [False, False, False, False]],

       [[False, False, False, False],
        [False,  True, False,  True],
        [False, False, False, False]]])

In [15]: np.broadcast_to(a.any(1,keepdims=True), a.shape)
Out[15]: 
array([[[False,  True, False,  True],
        [False,  True, False,  True],
        [False,  True, False,  True]],

       [[False,  True, False,  True],
        [False,  True, False,  True],
        [False,  True, False,  True]]])

如果您需要输出拥有自己的内存空间，请在此处附加 .copy() 。

或者，我们可以使用np.repeat -

In [63]: np.repeat(a.any(1,keepdims=True) ,a.shape[1],axis=1)
Out[63]: 
array([[[False,  True, False,  True],
        [False,  True, False,  True],
        [False,  True, False,  True]],

       [[False,  True, False,  True],
        [False,  True, False,  True],
        [False,  True, False,  True]]])