Python 在三维阵列的每个二维阵列上预先添加一维阵列

假设我有下面的大小

（2,3,2）

数组

a

和大小

（2）

数组b

import numpy as np

a = np.array([[[1, 2], [3, 4], [5, 6]], [[7, 8], [9, 10], [11, 12]]])
b = np.array([0.2, 0.8])

数组

a

如下所示：

我想使用numpy例程将

b

连接到

a

中每个二维阵列的第一行，以生成数组

我似乎无法使

串联

、

vstack

、

附加

等工作正常。

试试这个：

np.concatenate(([[b]]*2,a),axis=1)
# Result:
array([[[  0.2,   0.8],
        [  1. ,   2. ],
        [  3. ,   4. ],
        [  5. ,   6. ]],

       [[  0.2,   0.8],
        [  7. ,   8. ],
        [  9. ,  10. ],
        [ 11. ,  12. ]]])

这项工作：

np.insert(a.astype(float), 0, b, 1)

输出：

array([[[  0.2,   0.8],
        [  1. ,   2. ],
        [  3. ,   4. ],
        [  5. ,   6. ]],

       [[  0.2,   0.8],
        [  7. ,   8. ],
        [  9. ,  10. ],
        [ 11. ,  12. ]]])

如果不先使用

astype（）

进行强制转换，则只需预先结束

[0,0]

注意，这比

连接（）要慢：

代码：

$ python test.py
m1: 8.20246601105 sec
m2: 43.8010189533 sec

#!/usr/bin/python

import numpy as np
import timeit

a = np.array([[[1, 2], [3, 4], [5, 6]], [[7, 8], [9, 10], [11, 12]]])
b = np.array([0.2, 0.8])

def m1():
    np.concatenate(([[b]]*2,a),axis=1)

def m2():
    np.insert(a.astype(float), 0, b, 1)

print "m1: %s sec" % timeit.timeit(m1)
print "m2: %s sec"  % timeit.timeit(m2)