Python, Numpy, 배열을 다차원으로 함께 추가하는 방법 (브로드 캐스팅)

Question

공통 인덱스가있는 여러 크기의 배열이 있습니다. 예를 들어

,

Arr1 = np.arange(0, 1000, 1).reshape(100, 10) 
Arr2 = np.arange(0, 500, 1).reshape(100,5) 

Arr1.shape = (100, 10) 
Arr2.shape = (100, 5) 

나는 차원 셋 인 새로운 배열, Arr3에 함께 다음을 추가합니다. 예 :

Arr3 = Arr1 + Arr2 
Arr3.shape = (100, 10, 5) 

참고로,이 경우 값은 예를 들어.

Arr3[10, 3, 2] = Arr1[10, 3] + Arr2[10, 2] 

나는

test = Arr1.copy() 
test = test[:, np.newaxis] + Arr2 

지금, 나는 두 개의 정사각형 행렬을 추가 할 때이 작업을 할 수있었습니다 다음과 같은 방법을 사용하려고 시도하고있다.

m = np.arange(0, 100, 1) 
[x, y] = np.meshgrid(x, y) 
x.shape = (100, 100) 

test44 = x.copy() 
test44 = test44[:, np.newaxis] + x 
test44.shape = (100, 100, 100) 
test44[4, 3, 2] = 4 
x[4, 2] = 2 
x[3, 2] = 2 

그러나 실제 프로그램에서는이 문제에 대해 정사각형 행렬을 사용하지 않습니다. 또한이 방법은 다음과 같이 차원 수를 위로 이동하기 시작할 때 입증되는 것처럼 매우 메모리 집약적입니다. 축 "공유"

1. 은 일반적인 두 개의 다른 모양의 2 차원 배열에서 3 차원 배열을 만들 수 있습니다 :

   test44 = test44[:, :, np.newaxis] + x 
   test44.shape = (100, 100, 100, 100) 
   
   # Note this next command will fail with a memory error on my computer. 
   test44 = test44[:, :, :, np.newaxis] + x 
   

   그래서 제 질문은 두 부분으로 구성됩니다.

2. 이러한 방법은 고차원 차원에서 확장 할 수 있습니까?

모든 도움을 주시면 대단히 감사하겠습니다.

Answer 1

예 입력하려는 내용이 올바른 모양 인 경우 numpy가 자동으로 브로드 캐스팅이라고합니다. 이 시도 : 나는 어떻게 N 차원의 행동이 종류를 확장하는 방법을 보여 주어야 방송에 정말 좋은 소개로 this을 발견했습니다

Arr1 = Arr1.reshape((100, 10, 1)) 
Arr2 = Arr2.reshape((100, 1, 5)) 
Arr3 = Arr1 + Arr2 

.