具有numpy的重复数组维度（无np.重复)

Question

我想复制一个numpy数组维度，但是在某种程度上原始维度数组和复制维度数组的和仍然相同。例如，考虑一个n x m形状数组（a），我想把它转换成n x n x m（b）数组，这样a[i,j] == b[i,i,j]。不幸的是，np.repeat和{}不适合这份工作。有没有其他的numpy函数我可以使用或这是可能的一些创造性的索引？在

>>> import numpy as np
>>> a = np.asarray([1, 2, 3])
>>> a
array([1, 2, 3])
>>> a.shape
(3,)
# This is not what I want...
>>> np.resize(a, (3, 3))
array([[1, 2, 3],
       [1, 2, 3],
       [1, 2, 3]])

在上面的例子中，我想得到这个结果：

^{pr2}$

Answer 1

从1d到2d数组，可以使用np.diagflat方法，该方法可以创建一个二维数组，其中平坦的输入作为对角线的：

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

np.diagflat(a)
#array([[1, 0, 0],
#       [0, 2, 0],
#       [0, 0, 3]])

更一般地说，您可以创建一个零数组，并使用高级索引指定值：

^{pr2}$