NumPy 배열에 추가 열을 어떻게 추가할 수 있나요?

NumPy 배열에 추가 열 추가

Python의 다용도 과학 컴퓨팅 라이브러리인 NumPy를 사용하면 사용자가 다차원 배열을 쉽게 조작하고 분석할 수 있습니다. 일반적인 작업 중 하나는 기존 배열에 추가 열을 추가하는 것입니다. 이를 달성하기 위해 다음을 포함한 여러 가지 방법을 활용할 수 있습니다.

np.c_[...] 및 np.r_[...]

대신 np.hstack 및 np.vstack, np.c_[...] 및 np.r_[...]는 각각 열 및 행 추가에 대한 유연한 옵션을 제공합니다. 괄호() 대신 대괄호 []를 사용합니다.

예를 고려하세요.

<code class="python">import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4]])

# Add a column of zeros to the right
b = np.c_[a, np.zeros(a.shape[0])]

print(b)
# [[1 2 3 0]
#  [2 3 4 0]]</code>

주요 차이점

np와 np의 주요 차이점 .c_[...] 및 np.r_[...] 은 해당 작업에 있습니다. np.c_[...]는 열을 추가하므로 두 번째 축을 따라 여러 배열을 연결할 수 있습니다. 대조적으로, np.r_[...]은 행을 추가하여 첫 번째 축을 따라 배열을 연결할 수 있도록 합니다.

사용 예

다음은 설명할 추가 예입니다. np.c_[...]의 다양성과 np.r_[...]:

<code class="python"># Adding a column of ones to the left of array A
A = np.eye(3)
b = np.c_[np.ones(A.shape[0]), A]

# Adding a row below array A
c = np.r_[A, [A[1]]]

# Mixing vectors and scalars
d = np.r_[A[0], [1, 2, 3], A[1]]</code>

결론

np.c_[...] 및 np.r_[...] 활용 을 사용하면 NumPy 배열에 열과 행을 원활하게 추가하여 데이터를 효과적이고 효율적으로 조작할 수 있습니다.

위 내용은 NumPy 배열에 추가 열을 어떻게 추가할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!