如何向 NumPy 数组添加额外的列？

向 NumPy 数组添加额外列

NumPy 是 Python 的多功能科学计算库，使用户能够轻松操作和分析多维数组。一个常见的操作是向现有数组添加一列。为此，您可以使用多种方法，包括：

np.c_[...] 和 np.r_[...]

作为替代方法np.hstack 和 np.vstack、np.c_[...] 和 np.r_[...] 分别为列和行添加提供灵活的选项。他们使用方括号 [] 而不是圆括号 ()。

考虑一个示例：

<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>

主要区别

np 之间的主要区别.c_[...] 和 np.r_[...] 在于它们的操作。 np.c_[...] 附加列，允许您沿第二个轴连接多个数组。相比之下，np.r_[...] 追加行，从而可以沿第一个轴串联数组。

使用示例

这里有其他示例来说明np.c_[...] 和 np.r_[...] 的多功能性：

<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>

结论

通过利用 np.c_[。 ..] 和 np.r_[...]，您可以无缝地将列和行添加到 NumPy 数组中，使您能够有效且高效地操作数据。

以上是如何向 NumPy 数组添加额外的列？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！