<p>numpy.concat이 브로드 캐스트 축에서 작동하지 않는 것 같습니다 (Trac # 1518).</p>

_trac 사용자 eob이 작성 날짜 2010-06-22_

참고 : 우리가 사용하는 해결 방법은 newaxis를 사용하려는 numpy.array를 타일링하는 것입니다. 작동하지만 메모리를 희생합니다.

_ @ pv이 (가) 2010-06-24_에 작성했습니다.

수행하려는 작업, 수행하려는 작업 및 실제로 발생하는 작업을 보여주는 자체 포함 된 예제 코드를 작성할 수 있습니까?

당신의 설명에서, 당신이 어떻게 일하기를 원하는지 완전히 명확하지 않습니다.

_ @ pv이 (가) 2010-06-24_에 작성했습니다.

이 뜻이라면

>>> x = np.array([1,2,3,4])
>>> y = np.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]])
>>> np.concatenate((y, np.tile(x, (4,1))), axis=1)
array([[1, 2, 1, 2, 3, 4],
       [3, 4, 1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 1, 2, 3, 4],
       [7, 8, 1, 2, 3, 4]])

복사본없이 할 수 있습니다.

def broadcast_view(x, ref):
    """Broadcast unit dimensions in `x` to match those in `ref` without copies"""
    strides = [0 if x.shape[j] == 1 else x.strides[j] for j in range(x.ndim)]
    shape = [ref.shape[j] if x.shape[j] == 1 else x.shape[j] for j in range(x.ndim)]
    from numpy.lib.stride_tricks import as_strided
    return as_strided(x, shape=shape, strides=strides)

>>> x = np.array([1,2,3,4])
>>> y = np.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]])
>>> np.concatenate((y, broadcast_view(x[None,:], y)), axis=1)
array([[1, 2, 1, 2, 3, 4],
       [3, 4, 1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 1, 2, 3, 4],
       [7, 8, 1, 2, 3, 4]])
>>> broadcast_view(x[None,:], y).base.base.base is x
True

하지만 예, np.concatenate 이 자동으로 수행되어야한다고 생각합니다.

방송을 지원하는 np.concatenate 에 대한 뉴스 / 진보가 있습니까?

과거에 목록에서 이것에 대해 몇 가지 논의가 있었고, 공동의 통념에 따르면 연결 작업의 방송이 유용한 기능보다 의도하지 않은 실수를 마스킹 할 가능성이 더 큽니다. 이것을 닫아야합니다.

어쨌든 그 대화를 다시 자극하고 싶다면 여기가 아니라 메일 링리스트가 올바른 위치 일 것입니다.

"수정되지 않음"으로 닫아야합니까?

동의합니다. 이제 broadcast_to가 있으므로 수동 브로드 캐스팅이 조금 더 쉬워졌습니다.

나는 단지 약간의 긍정적 인 강화가 필요했습니다. 누구든지 이것에 대해 강한 의견을 가지고 있다면 자유롭게 다시여십시오.

나는 나에게 견고 해 보이는 해결책을 찾았다. np.concatenate(np.broadcast_arrays(*arrays), axis=...) 형식으로 broadcast_arrays를 사용하라. 예 : np.concatenate(np.broadcast_arrays(0, [1, 2], [[3, 4], [5, 6]]), axis=1) → array([[0, 0, 1, 2, 3, 4], [0, 0, 1, 2, 5, 6]])

@davidmashburn 나는이 솔루션에 문제가 있다고 생각합니다 (그리고이 스레드의 다른 사람들이 제안한 일반적으로 수동 방송). 우리가 연결하는 차원에서 방송하는 것은 말이되지 않는다고 생각합니다. 즉, 귀하의 경우에는 하나의 0 열로 끝날 것으로 예상합니다.

다른 사람도이 문제를 발견하면 연결된 브로드 캐스팅 솔루션을 검색하는 동안 내 솔루션을 https://stackoverflow.com/questions/56357047/concatenate-with-broadcast/61061019#61061019에 게시했습니다.