Numpy中添加列的方法|极客教程

Numpy中添加列的方法

在数据处理和科学计算中，经常需要对数组进行操作，比如添加列或行。本文将详细介绍如何在Python的Numpy库中添加列，包括不同的方法和场景。Numpy是Python中用于进行高效数值计算的核心库之一，它提供了一个强大的数组对象ndarray以及用于处理这些数组的广泛函数。添加列是数组操作中的一种常见需求，可以用于数据整合、特征工程等多种场景。

使用`numpy.column_stack`添加列

当我们需要向现有的二维数组添加一列时，可以使用numpy.column_stack函数。这个函数将一系列一维数组作为列堆叠到一个二维数组中。

示例代码 1

import numpy as np

# 创建一个数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 创建要添加的列
new_col = np.array([5, 6])

# 使用column_stack添加列
result = np.column_stack((arr, new_col))

print(result)

Output:

Numpy中添加列的方法

使用`numpy.hstack`添加列

另一个添加列的方法是使用numpy.hstack，它可以水平堆叠序列中的数组。使用这个函数时，需要确保所有输入数组的第一维大小相同。

示例代码 2

import numpy as np

# 创建一个数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 创建要添加的列
new_col = np.array([[5], [6]])

# 使用hstack添加列
result = np.hstack((arr, new_col))

print(result)

Output:

Numpy中添加列的方法

使用`numpy.append`添加列

numpy.append函数可以在指定的轴上添加数据，如果要添加列，需要设置axis=1。

示例代码 3

import numpy as np

# 创建一个数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 创建要添加的列
new_col = np.array([5, 6])

# 使用append添加列，注意new_col需要增加一个维度
result = np.append(arr, new_col[:, np.newaxis], axis=1)

print(result)

Output:

Numpy中添加列的方法

使用`numpy.insert`添加列

numpy.insert允许在数组的指定位置插入值。如果要在特定位置插入列，可以使用这个函数。

示例代码 4

import numpy as np

# 创建一个数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 创建要添加的列
new_col = np.array([5, 6])

# 在索引1的位置插入列
result = np.insert(arr, 1, new_col, axis=1)

print(result)

Output:

Numpy中添加列的方法

使用切片技术添加列

在某些情况下，可以通过切片和赋值来添加列，这是一种非常直观的方法。

示例代码 5

import numpy as np

# 创建一个数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 创建一个新的更大的数组
new_arr = np.zeros((2, 3))

# 将原始数据复制到新数组
new_arr[:, :2] = arr

# 添加新的列数据
new_arr[:, 2] = [5, 6]

print(new_arr)

Output:

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使用`numpy.concatenate`添加列

numpy.concatenate可以在指定轴上连接多个数组。要添加列，需要设置axis=1。

示例代码 6

import numpy as np

# 创建一个数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 创建要添加的列
new_col = np.array([[5], [6]])

# 使用concatenate添加列
result = np.concatenate((arr, new_col), axis=1)

print(result)

Output:

Numpy中添加列的方法