Numpy如何向NUMPY数组中添加行和列

在本文中，我们将介绍如何使用Numpy向一个NUMPY数组中添加行和列。通常我们需要向现有的数组添加新的数据，以便进行进一步的分析和处理，这时候就需要用到向数组添加数据的操作。

阅读更多：Numpy 教程

向上添加新行

向NUMPY数组添加新的行可以通过两种方式实现，其一是使用Numpy提供的vstack()函数，其二是使用concatenate()函数。

使用vstack()函数添加新行

vstack() 函数可以垂直地将一个数组堆叠到另一个数组上。例如，我们有一个名为arr的数组，它由两个元素组成。要添加新行，可以创建一个新的数组 （new_row），该数组应该在一维中包含相同数量的元素，通常是与已有行相同的元素。如下例所示：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print("原始数组:")
print(arr)

new_row = np.array([5, 6])
arr = np.vstack((arr, new_row))
print("添加新行:")
print(arr)

输出：

原始数组:
[[1 2]
 [3 4]]
添加新行:
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]

这里我们使用vstack()函数，将原始数组arr和新的一维数组new_row堆叠起来，从而得到包含新行的新数组arr。

使用concatenate()函数添加新行

concatenate() 是另一种添加行的方法，它可以将一组 Numpy 数组沿着现存数组的轴连接起来。例如，要向arr数组添加一个新行，可以将一个新数组（new_row）添加到原始数组的下面。如下例所示：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print("原始数组:")
print(arr)

new_row = np.array([[5, 6]])
arr = np.concatenate((arr, new_row), axis=0)
print("添加新行:")
print(arr)

输出：

原始数组:
[[1 2]
 [3 4]]
添加新行:
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]

向左添加新列

向左添加新的列可以通过在原本二维数组的左侧增加一列实现，这可以使用hstack()函数实现。

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print("原始数组:")
print(arr)

new_column = np.array([[5],[6]])
arr = np.hstack((new_column, arr))
print("添加新列:")
print(arr)

输出：

原始数组:
[[1 2]
 [3 4]]
添加新列:
[[5 1 2]
 [6 3 4]]

我们使用hstack()函数连接了一个新的列（new_column）到原始数组的左侧，从而得到包含新列的新数组arr。

总结

Numpy提供了多种向NUMPY数组中添加行和列的方法，例如使用vstack()函数或concatenate()函数添加新行，使用hstack()函数添加新列。这些方法可以帮助我们灵活地创建和修改我们需要的数组。总之，对于数据分析和处理工作来说，这些操作都非常重要。