对我来说，下一种方法看起来非常直观和简单。

zeros = np.zeros((2,1)) #2 is a number of rows in your array.   
b = np.hstack((a, zeros))

我认为:

np.column_stack((a, zeros(shape(a)[0])))

更优雅。

假设M是一个(100,3)ndarray, y是一个(100，)ndarray追加可以这样使用:

M=numpy.append(M,y[:,None],1)

诀窍在于使用

y[:, None]

这将y转换为(100,1)2D数组。

M.shape

现在给

(100, 4)

在我的例子中，我必须向NumPy数组中添加一列1

X = array([ 6.1101, 5.5277, ... ])
X.shape => (97,)
X = np.concatenate((np.ones((m,1), dtype=np.int), X.reshape(m,1)), axis=1)

后 X.shape => (97,2)

array([[ 1. , 6.1101],
       [ 1. , 5.5277],
...

我认为一个更直接的解决方案和更快的启动是做以下工作:

import numpy as np
N = 10
a = np.random.rand(N,N)
b = np.zeros((N,N+1))
b[:,:-1] = a

和时间:

In [23]: N = 10

In [24]: a = np.random.rand(N,N)

In [25]: %timeit b = np.hstack((a,np.zeros((a.shape[0],1))))
10000 loops, best of 3: 19.6 us per loop

In [27]: %timeit b = np.zeros((a.shape[0],a.shape[1]+1)); b[:,:-1] = a
100000 loops, best of 3: 5.62 us per loop

使用hstack的一种方法是:

b = np.hstack((a, np.zeros((a.shape[0], 1), dtype=a.dtype)))