NumPy的添加矩陣到另一個矩陣

可以說我有一個矩陣X (1000x10)和矩陣Y (20x10)的切片。我想有效地添加到Y的X每(20x10)塊反覆（因此50個塊）。有沒有一種有效的方式來做到這一點與numpy？我不想用np.repeat爲原矩陣是巨大的，我想阻止的Y不必要的重複。有任何想法嗎？NumPy的添加矩陣到另一個矩陣

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2017-08-05 Babak

您可以利用argument list unpacking，NumPy broadcasting和the fact that ndarray.reshape() returns a view來執行操作：

tmp = X.reshape(-1, *Y.shape) 
tmp += Y

無需額外的數據將被分配這些操作後，X將包含操作的結果。

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2017-08-05 20:35:02

不同的是，計算'X.reshape（）+ Y'分配並創建新的數組，而'TMP + = Y'修改已經分配的值。沒有額外的RAM被分配。輸出的形狀是正確的，因爲'X'永遠不會改變它的形狀。 –

明白了。謝謝。 –

哇！這對我來說很神奇！它是如何工作的？你能解釋什麼是'* Y.形狀'？爲什麼'X.reshape（-1，* Y.shape）'不會將'X'複製到'tmp'？（它是否像'X'的引用）？謝謝！ – Babak

可以使用np.tile「擴大」（更準確地，瓷磚）的較小的陣列相匹配的較大的陣列的大小，例如

x = np.zeros([1000,10]) 
y = np.ones([20,10]) 
new_x = x + np.tile(y,(50,1))

這將創建在內存中的臨時大陣列以添加到x而是立即將其扔掉，所以它取決於你的內存容量和數組的大小，但我相信這是最有效的爲CPU使用率和可讀性方面。

另一種選擇當然是循環播放較大的數組，並將較小的數組廣播到它的每一部分（在這種情況下是50次），但它將會耗費更多的時間和CPU的效率，但會記憶力更輕。

第二個選項的一個例子：

for i in range(0,len(x),20): 
    x[i:i+20,:] = y

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2017-08-05 19:55:41

NumPy的添加矩陣到另一個矩陣

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