使用hstack的一种方法是:

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

np。Concatenate也可以

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

使用hstack的一种方法是:

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

我也对这个问题感兴趣，比较了速度

numpy.c_[a, a]
numpy.stack([a, a]).T
numpy.vstack([a, a]).T
numpy.ascontiguousarray(numpy.stack([a, a]).T)               
numpy.ascontiguousarray(numpy.vstack([a, a]).T)
numpy.column_stack([a, a])
numpy.concatenate([a[:,None], a[:,None]], axis=1)
numpy.concatenate([a[None], a[None]], axis=0).T

它们对任何输入向量a都做同样的事情。增长a的时间:

注意，所有不连续的变量(特别是stack/vstack)最终都比所有连续的变量快。如果需要连续，Column_stack(因为它的清晰性和速度)似乎是一个不错的选择。

代码重现情节:

import numpy as np
import perfplot

b = perfplot.bench(
    setup=np.random.rand,
    kernels=[
        lambda a: np.c_[a, a],
        lambda a: np.ascontiguousarray(np.stack([a, a]).T),
        lambda a: np.ascontiguousarray(np.vstack([a, a]).T),
        lambda a: np.column_stack([a, a]),
        lambda a: np.concatenate([a[:, None], a[:, None]], axis=1),
        lambda a: np.ascontiguousarray(np.concatenate([a[None], a[None]], axis=0).T),
        lambda a: np.stack([a, a]).T,
        lambda a: np.vstack([a, a]).T,
        lambda a: np.concatenate([a[None], a[None]], axis=0).T,
    ],
    labels=[
        "c_",
        "ascont(stack)",
        "ascont(vstack)",
        "column_stack",
        "concat",
        "ascont(concat)",
        "stack (non-cont)",
        "vstack (non-cont)",
        "concat (non-cont)",
    ],
    n_range=[2 ** k for k in range(23)],
    xlabel="len(a)",
)
b.save("out.png")

在numpy数组中添加一个额外的列:

Numpy np。append方法有三个参数，前两个是2D numpy数组，第三个是一个轴参数，指示沿哪个轴追加:

import numpy as np  
x = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) 
print("Original x:") 
print(x) 

y = np.array([[1], [1]]) 
print("Original y:") 
print(y) 

print("x appended to y on axis of 1:") 
print(np.append(x, y, axis=1)) 

打印:

Original x:
[[1 2 3]
 [4 5 6]]
Original y:
[[1]
 [1]]
y appended to x on axis of 1:
[[1 2 3 1]
 [4 5 6 1]]

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)