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

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)

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.]])

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。

使用hstack的一种方法是:

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