Question

说出两个2D阵列，a和b

import numpy as np
a = np.random.rand(3, 4)
b = np.random.zeros(8, 8)

和b在两个轴上总是大于a。

（编辑：b初始化为零数组，以反映未被a占用的所有元素将保持为零的事实。）

问题即可。什么是最快的或大多数Pythonic 方式＆＃34;插入＆＃34; a进入b？

到目前为止，我已尝试了两件事：

使用np.pad来＆＃34;转＆＃34; a成一个形状(8, 8)
遍历a中的每一行，并将其放在b

我没有尝试尝试使用双重嵌套循环迭代a的每个元素，因为我认为这不是对性能友好的。

动机即可。每个数组a都是一个很小的字符，我想将每个字符提供给一个接受扁平形状(8, 8)数组的神经网络，即。形状(64,)的数组。（我认为我不能简单地将a压平到一个维度并用零填充它，因为它的二维结构会变形，所以，我必须先＃＆＃ 34;重塑＆＃34;它改为(8, 8)，对吗？）那里有数百万个字符。

Answer 1

怎么样：

b[:a.shape[0],:a.shape[1]] = a

注意我假设a位于b的开头，但您可以稍微优化一下以将a置于任何位置：

a0,a1=1,1
b[a0:a0+a.shape[0],a1:a1+a.shape[1]] = a

Answer 2

更一般地说，如果创建切片元组，则可以确定要插入数组的位置（这适用于任意维度）：

>>> a = np.random.random((5,5))
>>> b = np.ones((3,3))

>>> edge_coordinate = (0,0)
>>> slicer = tuple(slice(edge, edge+i) for edge, i in zip(edge_coordinate, b.shape))
>>> a[slicer] = b
>>> a
array([[ 1.        ,  1.        ,  1.        ,  0.14206495,  0.36385016],
       [ 1.        ,  1.        ,  1.        ,  0.08861402,  0.7888898 ],
       [ 1.        ,  1.        ,  1.        ,  0.1975496 ,  0.13345192],
       [ 0.550487  ,  0.22471952,  0.47050879,  0.04669643,  0.13480528],
       [ 0.25139511,  0.06499812,  0.42247189,  0.05840351,  0.74735495]])

通过改变edge_coordinate你可以改变位置：

>>> a = np.random.random((5,5))
>>> b = np.ones((3,3))

>>> edge_coordinates = (1,1)  # changed
>>> slicer = tuple(slice(edge, edge+i) for edge, i in zip(edge_coordinates, b.shape))
>>> a[slicer] = b
>>> a
array([[ 0.21385714,  0.68789872,  0.3915475 ,  0.67342566,  0.05642307],
       [ 0.19778658,  1.        ,  1.        ,  1.        ,  0.70717406],
       [ 0.73678924,  1.        ,  1.        ,  1.        ,  0.90285997],
       [ 0.39709332,  1.        ,  1.        ,  1.        ,  0.96959814],
       [ 0.89627195,  0.21295355,  0.72598992,  0.80749348,  0.76660287]])

理想情况下，人们可以使用它 - 如果你经常使用它。

Answer 3

我认为最好的方法是使用填充。

如果你想在左上角放置一个：

np.pad(a,((0,5),(0,4)),'constant')

如果你想放置一个中心：

np.pad(a,((2,3),(2,2)),'constant')

将2D数组插入（更大）2D数组的最快方法

3 个答案: