python - 确保 numpy 数组中至少有一定的维度

Question

我的工具包中有以下功能并且非常依赖它。我发现很难相信不会有一个 numpy 内置函数来执行此操作，但我在 numpy 中搜索可能的函数名称，并且谷歌搜索了这个问题的各种释义，但没有找到任何结果。有什么事吗？

def project(a, maxdim):
    """
    Return a view of the numpy array <a> that has at least <maxdim>+1
    dimensions (pad a.shape with 1's on the right if necessary).
    """
    if isinstance(a, numpy.matrix) and maxdim > 1: a = numpy.asarray(a)
    else: a = a.view()
    a.shape += (1,) * (maxdim-len(a.shape)+1)
    return a

Answer 1

MATLAB 使用默认的 Fortran 顺序，自动在右侧添加维度。 numpy 是默认的 C 顺序，并且更喜欢将它们附加在左侧。

np.array 采用 ndmin 参数，根据需要在前面加上 1。

例如

In [89]: np.array([1,2,3],ndmin=4).shape
Out[89]: (1, 1, 1, 3)

有 3 个 np.atleast_?d 函数。

In [92]: np.atleast_2d([1,2,3]).shape
Out[92]: (1, 3)
In [93]: np.atleast_3d([1,2,3]).shape
Out[93]: (1, 3, 1)

atleast_3d 在 np.dstack 中使用，并且可能是专门为该用途编写的。

广播时，numpy 会根据需要添加维度；发布待定它们需要您的明确操作。这只是开发人员选择的默认 numpy。

np.ones((3,4,5))+np.zeros((5))

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np.array 也接受一个copy 参数

In [113]: x=np.array([1,2,3])
In [114]: y=np.array(x, ndmin=3,copy=False)

In [117]: y.__array_interface__['data']
Out[117]: (152332976, False)
In [118]: x.__array_interface__['data']
Out[118]: (152332976, False)