将数组广播到不同的形状(添加"假"尺寸)

Question

在python(使用numpy)中,我可以将数组广播为不同的形状:

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([2,3,4])
>>> b = np.zeros((3,2))
>>> b[:,:] = np.zeros((3,2))
>>> b[:,:] = a[:,np.newaxis]  #<-- np.newaxis allows `a` to be "broadcasted" to the same shape as b.
>>> b
array([[ 2.,  2.],
       [ 3.,  3.],
       [ 4.,  4.]])
>>> c = np.zeros((2,3))
>>> c[:,:] = a[np.newaxis,:]
>>> c
array([[ 2.,  3.,  4.],
       [ 2.,  3.,  4.]])

有没有办法在fortran中达到同样的效果？我有一个子程序,希望2D传入一个数组 - 我想将我的1-D阵列"广播"到2-D,如上所述.由于它似乎很重要,我的2D数组确实有一个明确的界面.

作为旁注,我认为这个功能可能由reshape内在提供, - 像:

real,dimension(3) :: arr1d
reshape(arr1d, (/3,3/), order=(/1,/1))

但在阅读完文档之后,我认为这不可能,因为order似乎需要将所有数字1包括在"N"中.

编辑:为了更清楚一点,我正在寻找一种简单的方法来在输入上创建几个变换,a这样:

情况1

b(i,j) .eq. a(i)  !for all j, or even just j=1,2

和

案例2

b(j,i) .eq. a(i)  !for all j, or even just j=1,2

任意维度的奖励积分¹:

b(i,j,k) .eq. a(i,j)
b(i,k,j) .eq. a(i,j)

等等

^{1免责声明 - 我实际上没有SO超能力给回答者提供奖励积分;-)}

Answer 1

我不确定你想要完成什么,但这里有几个可能有用的片段.

reshape可以使用一个名为的可选参数,pad它可以用来提供重构为一个元素所需的"额外"元素,这个元素的元素比你开始时多,比如从3x4到2x4x2.

您可能还对spread为'upranking'数组设计的函数感兴趣,即采用rank-N数组并输出rank-N + 1数组.第二个副本中的片段可以重写为

array2d = spread(array1d,2,2)

在此示例中,第二个参数是用于传播第一个参数以进行输出的维度.第三个参数是要进行的输入数组的副本数.

PS spread或许应该是spread(array1d,1,2),我没有检查它.

编辑以回应OP对问题的编辑

通过分别在尺寸2和1上展开来满足两种情况1和2.在Fortran

b = spread(a,2,j)

和

b = spread(a,1,j)

由于spread返回排名1大于其第一个参数的排名的数组,因此它提供了所寻求的任意维度.但是,因为显示排名3及以上的阵列非常耗费空间,所以我不会这么做.