有个shape为[7, 49, 2]的numpy矩阵，和一个shape为[6]的numpy矩阵，如何得到shape为[7, 6, 49, 3]的矩阵

chatgpt回答：
要得到一个形状为 [7, 6, 49, 3] 的 NumPy 矩阵，你需要组合这两个原始的矩阵（假设为矩阵 A 和矩阵 B）。不过，由于这两个矩阵的形状分别是 [7, 49, 2] 和 [6]，它们无法直接通过常规的广播规则来获得一个 [7, 6, 49, 3] 形状的矩阵。但根据题目的需求，我们可以用以下步骤通过拼接或堆叠来创建新的矩阵：1. 将矩阵 B 的形状变为 [7, 6, 1, 1]，以便可以在新的矩阵中与矩阵 A 进行广播。

2. 将矩阵 A 扩展一个维度来变为 [7, 1, 49, 2]，使其可以与形状变换后的矩阵 B 进行广播。

3. 进行广播，利用 NumPy 自动广播规则进行运算，最终得到 [7, 6, 49, 2] 的结果。

4. 由于所需的最终形状是 [7, 6, 49, 3]，最后一个维度和现有的矩阵 A 或 B 都不匹配。我们这里假设在最终矩阵的最后一个维度，我们需要将原始矩阵 A 的两个特征和矩阵 B 扩展作为第三个特征拼接起来。这个操作并不是数学意义上的加、乘、或任何简单的运算，如果是这样，请给出具体的运算方式。

基于上述描述，这是一个可能的实现示例：

import numpy as np

# 假设的形状为 [7, 49, 2] 的矩阵
matrix_a = np.random.rand(7, 49, 2)

# 假设的形状为 [6] 的矩阵
matrix_b = np.random.rand(6)

# 变换矩阵 B，增加维度
matrix_b_reshaped = matrix_b.reshape(1, 6, 1)

# 将矩阵 A 扩展一个维度
matrix_a_expanded = matrix_a[:, np.newaxis, :, :]

# 在维度 3 上组合矩阵 A 和 B，得到形状 [7, 6, 49, 3] 的矩阵
final_matrix = np.concatenate([
    np.broadcast_to(matrix_a_expanded, (7, 6, 49, 2)),
    np.broadcast_to(matrix_b_reshaped, (7, 6, 49, 1))
], axis=-1)

print("Final matrix shape:", final_matrix.shape)  # 输出最终矩阵的形状，应为 (7, 6, 49, 3)

务必注意，这种操作对于实际应用而言可能并没有太多意义，因为简单地在维度上增加和扩展数据可能无法得到有用的结果，除非背后有确切的业务逻辑或数据操作需求。在运用此类操作时，你需要确保这种操作对应用场景和数据处理目标是合理的。

实际修改如下：

import numpy as np

results_add_ego = np.random.rand(4, 3, 2)
height = np.array([-2, -1, 0, 1, 2, 3])
height = height.reshape(1, 6, 1, 1)
results_add_ego = results_add_ego[:, np.newaxis, :, :]

final_matrix = np.concatenate([
    np.broadcast_to(results_add_ego, (4, 6, 3, 2)),
    np.broadcast_to(height, (4, 6, 3, 1))
], axis=-1)

print(f"results_add_ego={results_add_ego}")
print(f"final_matrix={final_matrix}")

打印：

results_add_ego=[[[[0.58536436 0.53548263]
   [0.31812171 0.44486668]
   [0.98759661 0.90000085]]]


 [[[0.23392737 0.84175278]
   [0.94605414 0.54405634]
   [0.0241505  0.98613004]]]


 [[[0.90749787 0.54733918]
   [0.64589952 0.01082107]
   [0.18581356 0.06589419]]]


 [[[0.54916548 0.34957952]
   [0.70464008 0.33080717]
   [0.68117562 0.79202337]]]]
final_matrix=[[[[ 0.58536436  0.53548263 -2.        ]
   [ 0.31812171  0.44486668 -2.        ]
   [ 0.98759661  0.90000085 -2.        ]]

  [[ 0.58536436  0.53548263 -1.        ]
   [ 0.31812171  0.44486668 -1.        ]
   [ 0.98759661  0.90000085 -1.        ]]

  [[ 0.58536436  0.53548263  0.        ]
   [ 0.31812171  0.44486668  0.        ]
   [ 0.98759661  0.90000085  0.        ]]

  [[ 0.58536436  0.53548263  1.        ]
   [ 0.31812171  0.44486668  1.        ]
   [ 0.98759661  0.90000085  1.        ]]

  [[ 0.58536436  0.53548263  2.        ]
   [ 0.31812171  0.44486668  2.        ]
   [ 0.98759661  0.90000085  2.        ]]

  [[ 0.58536436  0.53548263  3.        ]
   [ 0.31812171  0.44486668  3.        ]
   [ 0.98759661  0.90000085  3.        ]]]


 [[[ 0.23392737  0.84175278 -2.        ]
   [ 0.94605414  0.54405634 -2.        ]
   [ 0.0241505   0.98613004 -2.        ]]

  [[ 0.23392737  0.84175278 -1.        ]
   [ 0.94605414  0.54405634 -1.        ]
   [ 0.0241505   0.98613004 -1.        ]]

  [[ 0.23392737  0.84175278  0.        ]
   [ 0.94605414  0.54405634  0.        ]
   [ 0.0241505   0.98613004  0.        ]]

  [[ 0.23392737  0.84175278  1.        ]
   [ 0.94605414  0.54405634  1.        ]
   [ 0.0241505   0.98613004  1.        ]]

  [[ 0.23392737  0.84175278  2.        ]
   [ 0.94605414  0.54405634  2.        ]
   [ 0.0241505   0.98613004  2.        ]]

  [[ 0.23392737  0.84175278  3.        ]
   [ 0.94605414  0.54405634  3.        ]
   [ 0.0241505   0.98613004  3.        ]]]


 [[[ 0.90749787  0.54733918 -2.        ]
   [ 0.64589952  0.01082107 -2.        ]
   [ 0.18581356  0.06589419 -2.        ]]

  [[ 0.90749787  0.54733918 -1.        ]
   [ 0.64589952  0.01082107 -1.        ]
   [ 0.18581356  0.06589419 -1.        ]]

  [[ 0.90749787  0.54733918  0.        ]
   [ 0.64589952  0.01082107  0.        ]
   [ 0.18581356  0.06589419  0.        ]]

  [[ 0.90749787  0.54733918  1.        ]
   [ 0.64589952  0.01082107  1.        ]
   [ 0.18581356  0.06589419  1.        ]]

  [[ 0.90749787  0.54733918  2.        ]
   [ 0.64589952  0.01082107  2.        ]
   [ 0.18581356  0.06589419  2.        ]]

  [[ 0.90749787  0.54733918  3.        ]
   [ 0.64589952  0.01082107  3.        ]
   [ 0.18581356  0.06589419  3.        ]]]


 [[[ 0.54916548  0.34957952 -2.        ]
   [ 0.70464008  0.33080717 -2.        ]
   [ 0.68117562  0.79202337 -2.        ]]

  [[ 0.54916548  0.34957952 -1.        ]
   [ 0.70464008  0.33080717 -1.        ]
   [ 0.68117562  0.79202337 -1.        ]]

  [[ 0.54916548  0.34957952  0.        ]
   [ 0.70464008  0.33080717  0.        ]
   [ 0.68117562  0.79202337  0.        ]]

  [[ 0.54916548  0.34957952  1.        ]
   [ 0.70464008  0.33080717  1.        ]
   [ 0.68117562  0.79202337  1.        ]]

  [[ 0.54916548  0.34957952  2.        ]
   [ 0.70464008  0.33080717  2.        ]
   [ 0.68117562  0.79202337  2.        ]]

  [[ 0.54916548  0.34957952  3.        ]
   [ 0.70464008  0.33080717  3.        ]
   [ 0.68117562  0.79202337  3.        ]]]]

Process finished with exit code 0