NumPy的添加矩阵到另一个矩阵

可以说我有一个矩阵X (1000x10)和矩阵Y (20x10)的切片。我想有效地添加到Y的X每(20x10)块反复（因此50个块）。有没有一种有效的方式来做到这一点与numpy？我不想用np.repeat为原矩阵是巨大的，我想阻止的Y不必要的重复。有任何想法吗？NumPy的添加矩阵到另一个矩阵

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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来执行操作：

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

无需额外的数据将被分配这些操作后，X将包含操作的结果。

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2017-08-05 20:35:02

不同的是，计算'X.reshape（）+ Y'分配并创建新的数组，而'TMP + = Y'修改已经分配的值。没有额外的RAM被分配。输出的形状是正确的，因为'X'永远不会改变它的形状。 –

明白了。谢谢。 –

哇！这对我来说很神奇！它是如何工作的？你能解释什么是'* Y.形状'？为什么'X.reshape（-1，* Y.shape）'不会将'X'复制到'tmp'？（它是否像'X'的引用）？谢谢！ – Babak

可以使用np.tile“扩大”（更准确地，瓷砖）的较小的阵列相匹配的较大的阵列的大小，例如

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

这将创建在内存中的临时大阵列以添加到x而是立即将其扔掉，所以它取决于你的内存容量和数组的大小，但我相信这是最有效的为CPU使用率和可读性方面。

另一种选择当然是循环播放较大的数组，并将较小的数组广播到它的每一部分（在这种情况下是50次），但它将会耗费更多的时间和CPU的效率，但会记忆力更轻。

第二个选项的一个例子：

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

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2017-08-05 19:55:41

NumPy的添加矩阵到另一个矩阵

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