NumPy 数组扩展指南：如何向数组中插入新列

2024-03-29 02:35:15

NumPy 数组扩展术：在数组中插入新列的指南

引言

作为数据科学和机器学习领域不可或缺的工具，NumPy 提供了强大的功能来操作和分析多维数组。其中一个常见需求是向数组添加新列，以扩展其容量和灵活性。本指南将深入探讨在 NumPy 中向数组添加一列的不同方法，并提供清晰的示例代码和详细的解释。

方法 1：插入函数的精准定位

NumPy 提供了 np.insert() 函数，专用于向数组中插入元素或列。该函数允许你指定插入位置和要插入的值，从而实现精细控制的插入操作。

import numpy as np

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

# 在第二列插入一列零
b = np.insert(a, 1, 0, axis=1)

print(b)

# 输出：
# [[1 0 2 3]
#  [2 0 3 4]]

方法 2：巧妙利用连接函数

np.concatenate() 函数强大的连接功能也可以用来向数组添加一列。通过将要插入的列与原始数组连接，可以轻松实现这一目的。

import numpy as np

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

# 创建一列零
zeros = np.zeros((a.shape[0], 1))

# 在第二列连接一列零
b = np.concatenate((a, zeros), axis=1)

print(b)

# 输出：
# [[1 0 2 3]
#  [2 0 3 4]]

方法 3：垂直堆叠的列式方法

np.column_stack() 函数专门用于垂直堆叠多个一维数组，形成一个新的数组。这种方法特别适合于向数组添加一列，只需创建一个包含要添加列元素的一维数组即可。

import numpy as np

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

# 创建一列零
zeros = np.zeros(a.shape[0])

# 使用 column_stack() 函数将列堆叠在一起
b = np.column_stack((a, zeros))

print(b)

# 输出：
# [[1 0 2 3]
#  [2 0 3 4]]