假设我有一个NumPy数组,a
a = np.array([
[1, 2, 3],
[2, 3, 4]
])
我想添加一列零来得到一个数组,b
b = np.array([
[1, 2, 3, 0],
[2, 3, 4, 0]
])
如何在NumPy中轻松做到这一点?
发布于 2011-12-13 20:47:06
我认为更直接的解决方案和更快的启动是执行以下操作:
import numpy as np
N = 10
a = np.random.rand(N,N)
b = np.zeros((N,N+1))
b[:,:-1] = a
和计时:
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
发布于 2011-12-14 21:56:43
np.r_[ ... ]
和np.c_[ ... ]
是vstack
和hstack
的有用替代品,它们使用方括号[]代替了round ()。
下面是几个例子:
: import numpy as np
: N = 3
: A = np.eye(N)
: np.c_[ A, np.ones(N) ] # add a column
array([[ 1., 0., 0., 1.],
[ 0., 1., 0., 1.],
[ 0., 0., 1., 1.]])
: np.c_[ np.ones(N), A, np.ones(N) ] # or two
array([[ 1., 1., 0., 0., 1.],
[ 1., 0., 1., 0., 1.],
[ 1., 0., 0., 1., 1.]])
: np.r_[ A, [A[1]] ] # add a row
array([[ 1., 0., 0.],
[ 0., 1., 0.],
[ 0., 0., 1.],
[ 0., 1., 0.]])
: # not np.r_[ A, A[1] ]
: np.r_[ A[0], 1, 2, 3, A[1] ] # mix vecs and scalars
array([ 1., 0., 0., 1., 2., 3., 0., 1., 0.])
: np.r_[ A[0], [1, 2, 3], A[1] ] # lists
array([ 1., 0., 0., 1., 2., 3., 0., 1., 0.])
: np.r_[ A[0], (1, 2, 3), A[1] ] # tuples
array([ 1., 0., 0., 1., 2., 3., 0., 1., 0.])
: np.r_[ A[0], 1:4, A[1] ] # same, 1:4 == arange(1,4) == 1,2,3
array([ 1., 0., 0., 1., 2., 3., 0., 1., 0.])
(使用方括号[]而不是round ()的原因是Python扩展了,例如1:4的正方形--重载的奇迹。)
发布于 2013-12-20 02:23:40
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]])
https://stackoverflow.com/questions/8486294
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