在NumPy数组中添加列|极客笔记

在NumPy数组中添加列

NumPy是Python中一个非常流行的库，主要用于进行高效的数组和矩阵运算。在处理数据时，经常会遇到需要在现有数组中添加一列或多列的情况。本文将详细介绍如何在NumPy数组中添加列，包括不同的方法和技巧，以及相关的示例代码。

1. 使用`numpy.column_stack`添加列

numpy.column_stack函数是添加列的一种直接方法，它可以将多个一维数组作为列堆叠到一个二维数组中。如果输入的数组已经是二维的，它会将这些数组按列堆叠。

示例代码1

import numpy as np

# 创建一个初始数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 创建要添加的列
new_column = np.array([5, 6])

# 使用column_stack添加列
result = np.column_stack((arr, new_column))

print(result)

Output:

在NumPy数组中添加列

2. 使用`numpy.hstack`添加列

虽然numpy.hstack通常用于水平堆叠，但如果我们确保所有输入数组都至少是二维的，它也可以用来添加列。

示例代码2

import numpy as np

# 创建一个初始数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 创建要添加的列，注意将其转换为二维数组
new_column = np.array([[5], [6]])

# 使用hstack添加列
result = np.hstack((arr, new_column))

print(result)

Output:

在NumPy数组中添加列

3. 使用`numpy.append`添加列

numpy.append函数可以在指定的轴上添加数据，对于添加列，我们需要设置axis=1。

示例代码3

import numpy as np

# 创建一个初始数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 创建要添加的列
new_column = np.array([5, 6])

# 使用append添加列，注意new_column需要至少是二维的
result = np.append(arr, new_column[:, np.newaxis], axis=1)

print(result)

Output:

在NumPy数组中添加列

4. 使用切片和赋值添加列

如果你想在特定位置插入列，可以使用切片和赋值的方法。这种方法需要先扩展数组的形状。

示例代码4

import numpy as np

# 创建一个初始数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 创建一个更大的数组，为新列留出空间
result = np.zeros((arr.shape[0], arr.shape[1] + 1))

# 将原始数据复制到新数组
result[:, :2] = arr

# 添加新列
result[:, 2] = [5, 6]

print(result)

Output:

在NumPy数组中添加列

5. 使用`numpy.insert`添加列

numpy.insert可以在任意位置插入数据，非常灵活。

示例代码5

import numpy as np

# 创建一个初始数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 创建要添加的列
new_column = np.array([5, 6])

# 使用insert在索引1处添加列
result = np.insert(arr, 1, new_column, axis=1)

print(result)

Output:

在NumPy数组中添加列

6. 使用`numpy.concatenate`添加列

numpy.concatenate是一个通用函数，可以在任意轴上连接多个数组。

示例代码6

import numpy as np

# 创建一个初始数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 创建要添加的列，注意需要至少是二维的
new_column = np.array([[5], [6]])

# 使用concatenate添加列
result = np.concatenate((arr, new_column), axis=1)

print(result)

Output:

在NumPy数组中添加列