如何向NUMPY数组添加行和列？

Question

你好，我有一个包含1000组数据的数组，每组数据有1500个点。

这个数组的大小是(1000x1500)，是用np.zeros((1500, 1000))创建的，然后再把数据填进去。

现在如果我想把这个数组扩展到1600 x 1100的大小，我是需要用hstack和vstack来添加数组，还是有更好的方法呢？

我希望原本在1000x1500这个部分的数据不变，只是在底部和右边添加一些空白数据（零），大概就是这个意思。

谢谢。

Answer 1

无论怎样，你都得重新分配一块内存，所以用 arr.resize()、np.concatenate、hstack/vstack 等方法其实没什么太大区别。需要注意的是，如果你是顺序地增加很多数据，Python 的列表通常会更高效一些。

Answer 2

这段代码应该能满足你的需求（也就是说，它使用3x3和4x4的数组来表示提问者提到的两个数组）。

>>> import numpy as NP
>>> a = NP.random.randint(0, 10, 9).reshape(3, 3)
>>> a
>>> array([[1, 2, 2],
           [7, 0, 7],
           [0, 3, 0]])

>>> b = NP.zeros((4, 4))

将a映射到b：

>>> b[:3,:3] = a

>>> b
    array([[ 1.,  2.,  2.,  0.],
           [ 7.,  0.,  7.,  0.],
           [ 0.,  3.,  0.,  0.],
           [ 0.,  0.,  0.,  0.]])

Answer 3

如果你想在新增的元素中填充零，可以使用 my_array.resize((1600, 1000)) 这个方法。需要注意的是，这和 numpy.resize(my_array, (1600, 1000)) 是不一样的，后者会重复之前的行，这可能不是你想要的效果。

如果你不想把元素初始化为零（因为这样可能是多余的），你可以使用 hstack 和 vstack 来添加包含新元素的数组；numpy.concatenate() 也可以用（具体可以查一下 pydoc numpy.concatenate），据我了解，它的功能更通用。

无论哪种方法，我猜为了扩展数组，可能需要分配一个新的内存块，而且这些方法的耗时大致相同。