نسخ مصفوفة Numpy ثنائية الأبعاد إلى مصفوفة ثلاثية الأبعاد، لعدد معين من المرات

يمكنك القيام بذلك من خلال الدالة np.repeat بالشكل التالي، حيث تدرج الفهرسة باستخدام np.newaxis بُعدًا ثالثًا جديدًا، نكرره بعد ذلك مع المصفوفة:

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2], [1, 2]])
arr.shape # (2,  2)
a = np.repeat(arr[:, :, np.newaxis], 3, axis=2)
arr.shape # (2, 2, 3)
print(a[:, :, 0])
"""
[[1 2]
 [1 2]]
"""
print(a[:, :, 1])
"""
[[1 2]
 [1 2]]
"""
print(a[:, :, 2])
"""
[[1 2]
 [1 2]]
"""
a
"""
array([[[1, 1, 1],
        [2, 2, 2]],

       [[1, 1, 1],
        [2, 2, 2]]])
"""

أو:

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2], [1, 2]])
arr.shape # (2,  2)
a = np.repeat(arr[np.newaxis,:, :], 3, axis=0) # حددنا المحور العمودي للتكرار
arr.shape # (2, 2, 3)
print(a[0,:, :])
"""
[[1 2]
 [1 2]]
"""
print(a[1,:, :])
"""
[[1 2]
 [1 2]]
"""
print(a[2,:, :])
"""
[[1 2]
 [1 2]]
"""
a
"""
array([[[1, 2],
        [1, 2]],

       [[1, 2],
        [1, 2]],

       [[1, 2],
        [1, 2]]])
"""

أو من خلال دالة np.broadcast_to حيث أن هذه الطريقة لاتتطلب منك ذاكرة إضافية أبداً:

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2], [1, 2]])
arr.shape # (2,  2)
numofrepeats = 3
# إذا أردت التكرار على المحور العمودي
np.broadcast_to(arr,(numofrepeats,)+arr.shape)
"""
array([[[1, 2],
        [1, 2]],

       [[1, 2],
        [1, 2]],

       [[1, 2],
        [1, 2]]])
"""
# على المحور الثالث
np.broadcast_to(arr[...,None],arr.shape+(numofrepeats,))
"""
array([[[1, 1, 1],
        [2, 2, 2]],

       [[1, 1, 1],
        [2, 2, 2]]])
"""

يمكن استخدام الدالة repeat، عن طريق تحديد عدد المرات التي تريد تكرارها مسبقا، الكود التالي يوضح كيف تقوم بها:

In [1]: import numpy as np

In [2]: num_repeats = 5

In [3]: a = np.array([[1, 2], [1, 2]])

In [4]: b = np.dstack([a]*num_repeats)

In [5]: b[:,:,0]
Out[5]: 
array([[1, 2],
       [1, 2]])

In [6]: b[:,:,1]
Out[6]: 
array([[1, 2],
       [1, 2]])

In [7]: b[:,:,2]
Out[7]: 
array([[1, 2],
       [1, 2]])

In [8]: b[:,:,3]
Out[8]: 
array([[1, 2],
       [1, 2]])

In [9]: b[:,:,4]
Out[9]: 
array([[1, 2],
       [1, 2]])

In [10]: b.shape
Out[10]: (2, 2, 3)

بالإضافة لاستخدام repeat و broadcast_to يمكنك أيضاً استخدام الدالة np.tile بسهولة حيث تقوم بتحديد ال shape كالتالي

import numpy as np

a = np.array([[1,2],[1,2]])
b = np.tile(a,(3, 1,1))

b.shape
(3,2,2)

b
array([[[1, 2],
        [1, 2]],

       [[1, 2],
        [1, 2]],

       [[1, 2],
        [1, 2]]])