Python 如何向三维阵列的每个二维阵列添加（而不是附加）二维阵列？

我想对向3d数组中的每个2d数组添加2d数组的过程进行矢量化

我使用matplotlib中的图像导入了一个图像文件

data = image.imread('test.jpg')

然后我尝试将每个RGB数组的平均值添加到另一个与

data

data2 = np.zeros_like(data)
data3 = np.average(data, axis=2)
for i in range(len(data2[0,0,:])):
    data2[:,:,i] = data3

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我只想将上面的两行代码矢量化为一行

将

data3

转换为结果数据类型，然后用-

输出将只是

b

的一个视图，因此我们在那里获得了内存效率

如果您需要具有自己内存空间的输出，我们可以使用

data2\u out.copy（）

或使用

np.repeat

，如下所示-

np.repeat(b[...,None],data.shape[2],axis=2)

data2[:] = data3[...,None]

如果您已经初始化了输出数组

data2

并且只想分配给它，那么我们可以通过将

data3

扩展到

3D

来实现这一点，在某些情况下，这可能会更直观，例如-

np.repeat(b[...,None],data.shape[2],axis=2)

data2[:] = data3[...,None]

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谢谢你，这就是工作，[…，无]索引意味着什么？“或者你能把解释这种索引的文档链接起来吗？”PrashantGaikwad补充道。“哦，对不起，我是新来的，所以我不知道我需要这样做。”。