如何从一维NumPy数组创建指定形状的三维数组？

给定一维数组：

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])

需要生成形状为(3, 4, 5)的数组b，要求用a中的每个值初始化一个4×5的数组并堆叠，且避免使用循环。目标数组b的结构如下：

array([[[1, 1, 1, 1, 1],
        [1, 1, 1, 1, 1],
        [1, 1, 1, 1, 1],
        [1, 1, 1, 1, 1]],
       [[2, 2, 2, 2, 2],
        [2, 2, 2, 2, 2],
        [2, 2, 2, 2, 2],
        [2, 2, 2, 2, 2]],
       [[3, 3, 3, 3, 3],
        [3, 3, 3, 3, 3],
        [3, 3, 3, 3, 3],
        [3, 3, 3, 3, 3]]])

方法1：利用广播机制（推荐，内存高效） #

通过扩展a的维度，再借助NumPy的广播特性自动填充：

# 将a从(3,)扩展为(3,1,1)
a_expanded = a.reshape(3, 1, 1)
# 广播到目标形状(3,4,5)
b = np.broadcast_to(a_expanded, (3, 4, 5))

这种方法不会复制额外数据，内存占用更小。

方法2：使用np.tile重复元素 #

通过tile函数在指定维度上重复元素：

# 先扩展a的维度为(3,1,1)，再在第1轴重复4次、第2轴重复5次
b = np.tile(a.reshape(3,1,1), (1, 4, 5))

方法3：与全1数组相乘 #

创建(4,5)的全1数组，和扩展维度后的a相乘实现填充：

b = a.reshape(3,1,1) * np.ones((4,5), dtype=a.dtype)

以上三种方法都能得到符合要求的数组b，且全程无需循环操作。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者J. Daay