我有兩個（大）數(shù)組。出于說明目的，我使用下面的一個簡單示例：In [14]: arr1 = np.arange(32*512).reshape(32, 512)In [15]: arr2 = np.arange(512).reshape(1, 512)我想對這些數(shù)組進行水平串聯(lián)（即沿軸 1 串聯(lián)）。我想出了以下方法來實現(xiàn)這一目標：In [16]: np.hstack([arr1, np.tile(arr2, (arr1.shape[0], 1))]).shapeOut[16]: (32, 1024)這按預(yù)期工作。但是，我想知道是否還有其他有效的方法可以在不使用numpy.tile. 恐怕我會炸毀我的內(nèi)存需求，因為數(shù)組真的很大。如果可以避免這種重復(fù)的行（以匹配 的維度arr1），也許使用廣播，那就太好了！PS之所以要避免這種復(fù)制，是因為內(nèi)存需求的線性增長：In [20]: arr2.nbytesOut[20]: 4096In [19]: np.tile(arr2, (arr1.shape[0], 1)).nbytesOut[19]: 131072In [22]: arr1.shape[0] * arr2.nbytesOut[22]: 131072
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繁星淼淼
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您可以預(yù)先分配和使用廣播，但它不會節(jié)省太多（我預(yù)計峰值內(nèi)存使用量會下降大約四分之一）：
arr1 = np.arange(32*512).reshape(32, 512)
arr2 = np.arange(512).reshape(1, 512)
out = np.empty((32, 1024), arr1.dtype)
out[:, :512] = arr1
out[:, 512:] = arr2
out
#array([[ 0, 1, 2, ..., 509, 510, 511],
# [ 512, 513, 514, ..., 509, 510, 511],
# [ 1024, 1025, 1026, ..., 509, 510, 511],
# ...,
# [14848, 14849, 14850, ..., 509, 510, 511],
# [15360, 15361, 15362, ..., 509, 510, 511],
# [15872, 15873, 15874, ..., 509, 510, 511]])
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