我想用numpy生成3D矩阵。代码是：
mean_value = np.array([1,2,3],dtype=np.float32)
h,w = 5,5
b = np.ones((h,w,1),dtype=np.float32) * np.reshape(mean_value,[1,1,3])
print(b.shape) # (5,5,3)
是否有更快的方法来生成b？谢谢。
在Numpy中有更快的方法吗？
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问答
htkb07 回答：在Numpy中有更快的方法吗？
为了提高效率（内存，性能），只需将broadcast与np.broadcast_to一起用于视图输出-
np.broadcast_to(mean_value,(h,w,)+mean_value.shape)
作为一个视图，它没有内存开销，因此在运行时几乎没有空间。
让我们验证性能部分-
In [45]: mean_value = np.array([1,2,3],dtype=np.float32)
...: h,w = 5,5
In [46]: %timeit np.broadcast_to(mean_value,)+mean_value.shape)
100000 loops,best of 3: 3.21 µs per loop
In [47]: mean_value = np.random.rand(10000)
...: h,w = 5000,5000
In [48]: %timeit np.broadcast_to(mean_value,best of 3: 3.22 µs per loop
还有记忆部分（是视图）-
In [49]: np.shares_memory(mean_value,np.broadcast_to(mean_value,)+mean_value.shape))
Out[49]: True