Python numpy：沿新轴扩展阵列？

肯定有办法做到这一点。。。我想不出来

我有一个（9,4）数组，我想沿着第三轴重复4096次。。。因此它变得简单（9,44096），来自9,4数组的每个值沿着新轴简单地重复4096次

如果我可疑的3D图有意义（对角线是z轴）

干杯

编辑：只是为了澄清一下，这里的重点是（9,4）数组对于新轴的4096行中的每一行都是重复的。想象一个横截面——每个原始（9,4）阵列都是4096长长方体下的一个阵列。

这里有一种方法：

import scipy
X = scipy.rand(9,4,1)
Y = X.repeat(4096,2)

如果

X

仅作为（9,4）提供给您，则

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您还可以根据广播规则重复填充重新调整大小的阵列：

import numpy
X = numpy.random.rand(9,4)
Y = numpy.resize(X,(4096,9,4))

如果您不喜欢以这种方式排列轴，则可以转置：

Z = Y.transpose(1,2,0)

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这个问题太老了，但还是有另一个选择：

import numpy as np
X = np.random.rand(9,4)
Y = np.dstack([X] * 4096)

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一个简单的numpy解决方案是使用numpy.tile

import numpy as np
a = np.random.rand(9, 4)
b = np.tile(a, (4096, 1, 1))

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我认为有一个内置的numpy函数叫做np.full

a=np.zeros((9,4))
np.full((4096,9,4),a) 

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这里的文档

再次感谢Steve，他感到困惑，因为我没有意识到在使用重复方法之前必须重新塑造阵列-它一直告诉我我试图使用未定义的轴。不过现在有意义了。

np.瓷砖

是另一种选择。请参阅的答案。您还绘制了4×9矩阵的图表。：）您只需执行

[X]*4096

即可，而不是

[X代表范围（4096）中的i]

。

import numpy as np
a = np.random.rand(9, 4)
b = np.tile(a, (4096, 1, 1))

a=np.zeros((9,4))
np.full((4096,9,4),a)