给定以下二维数组:
a = np.array([
[1, 2, 3],
[2, 3, 4],
])
我想在第二轴上加上一列0，得到:
b = np.array([
[1, 2, 3, 0],
[2, 3, 4, 0],
])
当前回答
使用hstack的一种方法是:
b = np.hstack((a, np.zeros((a.shape[0], 1), dtype=a.dtype)))
其他回答
np。插入也可以。
matA = np.array([[1,2,3],
[2,3,4]])
idx = 3
new_col = np.array([0, 0])
np.insert(matA, idx, new_col, axis=1)
array([[1, 2, 3, 0],
[2, 3, 4, 0]])
它沿着一个轴插入值，这里是new_col，在给定索引之前，这里是idx。换句话说，新插入的值将占据idx列，并将最初在idx处和之后的值向后移动。
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
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)
我喜欢这个:
new_column = np.zeros((len(a), 1))
b = np.block([a, new_column])
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)
