各位前輩好，小的最近遇到一個問題，
假設有兩個 numpy 一維矩陣 xIdxData,yIdxData，
內容分別為 [0.1,0.2,0.3] 和 [0.4,0.5,0.6]
我想要讓 xIdxData 和 yIdxData 組成一個 3 x 3 x 2 維的矩陣，
如圖:https://imgur.com/a/nDZy3Ps
然後再複製10個同樣數值的矩陣放入data中，
用 for 迴圈寫的話可以達到效果但速度很慢(原始資料為4000 x 3000 x 2)
程式碼如下:
datSize = 10
xIdxData = np.array([0.1,0.2,0.3])
yIdxData = np.array([0.4,0.5,0.6])
data = np.zeros((10,3,3,2))
for dataIdx in range(datSize):
for y in range(len(yIdxData)):
for x in range(len(xIdxData)):
data[dataIdx][y][x][0] = xIdxData[x]
data[dataIdx][y][x][1] = yIdxData[y]
請問各位前輩有沒有能夠把 numpy broadcasting 套用在這個問題上 ? 感恩!!!

不好意思 又錯了XD 可以幫忙刪留言嗎stack_x = np.stack([x for _ in range(len(y))], axis=-1)stack_y = np.stack([y for _ in range(len(x))], axis=-2)z = np.stack((stack_x,stack_y), axis=-1)data = np.stack([z for _ in range(datasize)], axis=0)假設長度x4000,y3000,data10 上面四行應該能變成你要的但你的迴圈結果跟圖片會成轉置 不清楚你想要的是哪種

hstack跟vstack也可以參考 不用指定第一個跟最後一個dim

另一個方法：foo=np.stack(np.meshgrid(x, y), axis=2)np.repeat(foo[np.newaxis, :], size, axis = 0)

xIdxData = np.tile(xIdxData, (3, 1))yIdxData = np.tile(yIdxData, (3, 1)).Tresult = np.dstack((xIdxData, yIdxData))result = np.repeat(result[np.newaxis, ], 10, axis=0)