我使用numpy。插入(arr, i, the_object_to_be_added, axis)，以便在第i行(轴=0)或第i列(轴=1)插入object_to_be_added

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [5, 4, 6]])
# array([[1, 2, 3],
#        [5, 4, 6]])

np.insert(a, 1, [55, 66], axis=1)
# array([[ 1, 55,  2,  3],
#        [ 5, 66,  4,  6]])

np.insert(a, 2, [50, 60, 70], axis=0)
# array([[ 1,  2,  3],
#        [ 5,  4,  6],
#        [50, 60, 70]])

太旧的讨论了，但我希望它能帮助到一些人。

我使用numpy。插入(arr, i, the_object_to_be_added, axis)，以便在第i行(轴=0)或第i列(轴=1)插入object_to_be_added

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [5, 4, 6]])
# array([[1, 2, 3],
#        [5, 4, 6]])

np.insert(a, 1, [55, 66], axis=1)
# array([[ 1, 55,  2,  3],
#        [ 5, 66,  4,  6]])

np.insert(a, 2, [50, 60, 70], axis=0)
# array([[ 1,  2,  3],
#        [ 5,  4,  6],
#        [50, 60, 70]])

太旧的讨论了，但我希望它能帮助到一些人。

如果可以在一个操作中完成构造，那么vstack-with-fancy-indexing之类的方法是一种很好的方法。但是如果你的情况更复杂，或者你的行是动态的，你可能想要增加数组。实际上，动态增长一个数组的numpythonic方法是动态增长一个列表:

A = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
Alist = [r for r in A]
for i in range(100):
    newrow = np.arange(3)+i
    if i%5:
        Alist.append(newrow)
A = np.array(Alist)
del Alist

列表针对这种访问模式进行了高度优化;在列表形式下没有方便的numpy多维索引，但只要追加，就很难比行数组列表做得更好。

你还可以这样做:

newrow = [1,2,3]
A = numpy.concatenate((A,newrow))

由于这个问题是7年前的问题，在我使用的最新版本是numpy版本1.13和python3中，我正在做同样的事情，向矩阵中添加一行，记住在第二个参数中放入双括号，否则，它将引发维度错误。

这里我对矩阵A进行加法

1 2 3
4 5 6

用一排

7 8 9

在np.r_中用法相同

A = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
np.append(A, [[7, 8, 9]], axis=0)

    >> array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6],
              [7, 8, 9]])
#or 
np.r_[A,[[7,8,9]]]

如果有人感兴趣，如果你想增加一列，

数组= np.c_[A,np. c_]0 (#A的行大小)]

跟我们之前在矩阵A上做的一样，给它加一列

np.c_[A, [2,8]]

>> array([[1, 2, 3, 2],
          [4, 5, 6, 8]])

如果你想前置，你可以翻转参数的顺序，即:

np.r_([[7, 8, 9]], A)

    >> array([[7, 8, 9],
             [1, 2, 3],
             [4, 5, 6]])

你可以这样做:

newrow = [1, 2, 3]
A = numpy.vstack([A, newrow])