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))

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],
...

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))

使用numpy.append:

>>> a = np.array([[1,2,3],[2,3,4]])
>>> a
array([[1, 2, 3],
       [2, 3, 4]])

>>> z = np.zeros((2,1), dtype=int64)
>>> z
array([[0],
       [0]])

>>> np.append(a, z, axis=1)
array([[1, 2, 3, 0],
       [2, 3, 4, 0]])

我认为:

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

更优雅。

有点晚了，但还没有人发布这个答案，所以为了完整起见:你可以在一个普通的Python数组上使用列表推导式来完成:

source = a.tolist()
result = [row + [0] for row in source]
b = np.array(result)