如何向numpy数组中添加项目

Question

我需要完成以下任务：

从：

a = array([[1,3,4],[1,2,3]...[1,2,1]])

（给每一行添加一个元素）到：

a = array([[1,3,4,x],[1,2,3,x]...[1,2,1,x]])

我尝试过像这样做：a[n] = array([1,3,4,x])

但是numpy报错说形状不匹配。我还尝试遍历a，然后把元素x添加到每个项目上，但这些变化没有反映出来。

有没有什么好的方法可以做到这一点？

Answer 1

一种方法（可能不是最好的）是创建一个新的数组，里面放入新的元素，然后使用列堆叠（column_stack）。也就是说：

>>>a = array([[1,3,4],[1,2,3]...[1,2,1]])
[[1 3 4]
 [1 2 3]
 [1 2 1]]

>>>b = array([1,2,3])
>>>column_stack((a,b))
array([[1, 3, 4, 1],
       [1, 2, 3, 2],
       [1, 2, 1, 3]])

Answer 2

import numpy as np
a = np.array([[1,3,4],[1,2,3],[1,2,1]])
b = np.array([10,20,30])
c = np.hstack((a, np.atleast_2d(b).T))

array([[ 1,  3,  4, 10],
       [ 1,  2,  3, 20],
       [ 1,  2,  1, 30]])

返回的是 c：

Answer 3

对于有Python经验的人来说，往现有数组里添加数据是很自然的需求。不过，如果你经常要往大数组里添加数据，你会发现NumPy并不像Python的list那样简单和高效。每次“添加”操作都需要重新分配数组的内存，这会暂时让内存需求翻倍。因此，更好的解决办法是尽量在一开始就分配一个足够大的数组，接近你算法最终需要的输出大小。然后在这个数组的子集（切片）上进行所有操作。理想情况下，应该尽量减少数组的创建和销毁。

当然，有时候这是不可避免的，处理这个问题的函数有：

对于二维数组：

• np.hstack
• np.vstack
• np.column_stack
• np.row_stack

对于三维数组（以上函数加上）：

• np.dstack

对于N维数组：

• np.concatenate