如何使用NumPy将二维数组克隆扩展为三维数组？

先明确原数组定义：

import numpy as np
arr = np.array([[1,2],
                [2,3],
                [5,6]])

一、使用现成NumPy函数直接实现 #

有两种常用函数可以快速完成需求：

1. np.tile() 函数

tile 可以按指定次数重复数组结构，直接满足需求：

bb = np.tile(arr, (3, 1, 1))
print(bb)

输出结果：

[[[1 2]
  [2 3]
  [5 6]]

 [[1 2]
  [2 3]
  [5 6]]

 [[1 2]
  [2 3]
  [5 6]]]

参数 (3,1,1) 表示在原数组的第0轴重复3次，第1、2轴保持原结构不变。

2. np.expand_dims() + np.repeat() 组合

先给原数组扩展维度，再在新维度上重复：

# 给原数组新增第0轴，形状变为 (1, 3, 2)
arr_expanded = np.expand_dims(arr, axis=0)
# 在第0轴上重复3次，得到目标三维数组
bb = np.repeat(arr_expanded, 3, axis=0)

二、多步骤手动实现（无专用函数） #

如果不想用专用函数，也可以通过基础操作完成：

rows, cols = arr.shape
# 创建目标形状的空数组
bb = np.empty((3, rows, cols))
# 循环将原数组赋值到每个位置
for i in range(3):
    bb[i] = arr

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user988575