如何用np.repeat将3D矩阵(NxMxV)的内层行重复为Nx2MxV新矩阵？

你需要将维度为N×M×V的3D矩阵的内层行重复，得到N×2M×V的新矩阵，示例如下：

原始矩阵：

[[[5 1 4]]

 [[0 9 5]]

 [[8 0 9]]]

目标矩阵：

[[[5 1 4]
  [5 1 4]]

 [[0 9 5]
 [0 9 5]]

 [[8 0 9]
 [8 0 9]]]

你之前尝试的np.repeat(A, 2, axis=0)无法得到预期结果，因为axis=0是在**最外层维度（N维度）**重复元素，输出变成了：

[[[5 1 4]]

 [[5 1 4]]

 [[0 9 5]]

 [[0 9 5]]

 [[8 0 9]]]

正确解决方案 #

要实现内层行（对应M维度，也就是第二个维度）的重复，只需将axis参数指定为1即可：

import numpy as np

A = np.array([[[5, 1, 4]], [[0, 9, 5]], [[8, 0, 9]]])
result = np.repeat(A, 2, axis=1)
print(result)

运行后输出将完全符合你的目标矩阵：

[[[5 1 4]
  [5 1 4]]

 [[0 9 5]
  [0 9 5]]

 [[8 0 9]
  [8 0 9]]]

参数说明 #

• axis=0：在最外层维度（N）重复，会增加矩阵的行数
• axis=1：在中间维度（M）重复，对应你需要的内层行重复
• axis=2：在最内层维度（V）重复，会将每个元素的内部值重复

内容的提问来源于stack exchange，提问作者amy