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],
])
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]])
其他回答
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)
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))
我觉得下面这些最优雅:
b = np.insert(a, 3, values=0, axis=1) # Insert values before column 3
插入的一个优点是它还允许您在数组中的其他位置插入列(或行)。此外,您可以轻松地插入整个向量,而不是插入单个值,例如复制最后一列:
b = np.insert(a, insert_index, values=a[:,2], axis=1)
这就导致:
array([[1, 2, 3, 3],
[2, 3, 4, 4]])
对于时间,insert可能比JoshAdel的解决方案慢:
In [1]: N = 10
In [2]: a = np.random.rand(N,N)
In [3]: %timeit b = np.hstack((a, np.zeros((a.shape[0], 1))))
100000 loops, best of 3: 7.5 µs per loop
In [4]: %timeit b = np.zeros((a.shape[0], a.shape[1]+1)); b[:,:-1] = a
100000 loops, best of 3: 2.17 µs per loop
In [5]: %timeit b = np.insert(a, 3, values=0, axis=1)
100000 loops, best of 3: 10.2 µs per loop
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.]])
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