Numpy 在 Python 中添加矩阵列

在本文中，我们将介绍如何使用 Numpy 库在 Python 中向矩阵中添加列。Numpy 是一个用 Python 实现的科学计算库，广泛用于数据分析、机器学习、科学计算等领域。

阅读更多：Numpy 教程

创建矩阵

在添加列之前，我们需要先创建一个矩阵。可以使用 Numpy 库中的 numpy.array 来创建一个矩阵。以下示例创建了一个 2 行 3 列的矩阵：

import numpy as np

mat = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
print(mat)

输出结果为：

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

添加列的方法是使用 numpy.insert 函数。该函数的第一个参数是要添加元素的数组，第二个参数是要插入的位置。第三个参数是要插入的元素。以下示例在矩阵的第三列后面插入了一列：

new_col = [7,8] # 需要添加的新列
mat = np.insert(mat, 2, new_col, axis=1) # 在第三列后插入新列
print(mat)

输出结果为：

[[1 2 7 3]
 [4 5 8 6]]

第一个参数是原始的矩阵，第二个参数是插入位置（以 0 开始计数），第三个参数是要插入的新列。注意第三个参数必须是一个与原始矩阵行数相同的一维数组。

要添加多列，可以将要插入的所有列合并为一个二维数组，然后插入到原始矩阵中。以下示例在矩阵的第三列后添加了两列：

new_cols = np.array([[7,8], [9,10]]) # 需要添加的新列
mat = np.insert(mat, 2, new_cols, axis=1) # 在第三列后插入新列
print(mat)

输出结果为：

[[ 1  2  7  9  3]
 [ 4  5  8 10  6]]

注意第三个参数是一个二维数组，其中每个子数组是一列要插入的元素。因此，第三个参数的列数必须与要插入的列数相同。

除了添加列，还可以使用 numpy.insert 函数添加行。以下示例向矩阵中添加了一行：

new_row = [7,8,9]
mat = np.insert(mat, 1, new_row, axis=0) # 在第二行后插入新行
print(mat)

输出结果为：

[[ 1  2  7  9  3]
 [ 7  8  9 10  6]
 [ 4  5  8 10  6]]

第一个参数是原始的矩阵，第二个参数是插入位置（以 0 开始计数），第三个参数是要插入的新行。注意第三个参数必须是一个与原始矩阵列数相同的一维数组。

要删除一列或一行，可以使用 numpy.delete 函数，该函数的操作与 numpy.insert 函数类似。以下示例删除了矩阵的第三列和第二行：

mat = np.delete(mat, 2, axis=1) # 删除第三列
mat = np.delete(mat, 1, axis=0) # 删除第二行
print(mat)

输出结果为：

[[1 2 9 3]
 [4 5 8 6]]

在本文中，我们介绍了如何使用 Numpy 库在 Python 中添加矩阵列。使用 numpy.insert 函数可以在指定位置插入新的一列或一行，使用 numpy.delete 函数可以删除指定列或行。在添加多个列时，需要将要插入的所有列合并为一个二维数组。