如何将行和列添加到 NUMPY 数组？答案

【问题标题】：How do I add rows and columns to a NUMPY array?如何将行和列添加到 NUMPY 数组？
【发布时间】：2010-12-26 23:16:17
【问题描述】：

您好，我有一个 1000 个数据系列，每个系列有 1500 个点。

它们形成一个 (1000x1500) 大小的 Numpy 数组，使用 np.zeros((1500, 1000)) 创建，然后用数据填充。

现在，如果我希望数组增长到 1600 x 1100，该怎么办？我必须使用 hstack 和 vstack 添加数组还是有更好的方法？

我希望不要更改 1000x1500 数组中已经存在的数据，基本上只在底部和右侧添加空白数据（零）。

谢谢。

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy reshape

【解决方案1】：

这应该做你想要的（ie，使用 3x3 数组和 4x4 数组来表示 OP 中的两个数组）

>>> 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))

映射 a 到 b：

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

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

【讨论】：

我从该代码中得到一个错误。最后一行不应该是 b[:3, :3] = a 吗？都是一样的，再加上一个，因为当我这样做的时候它起作用了，这就是我一直在寻找的。span>

【解决方案2】：

如果您想在添加的元素中添加零，my_array.resize((1600, 1000)) 应该可以工作。请注意，这与 numpy.resize(my_array, (1600, 1000)) 不同，后者之前的行是重复的，这可能不是您想要的。

否则（例如，如果您想避免将元素初始化为零，这可能是不必要的），您确实可以使用hstack 和vstack 添加包含新元素的数组； numpy.concatenate()（请参阅 pydoc numpy.concatenate）也应该可以工作（据我所知，它更通用）。

无论哪种情况，我都猜想必须分配一个新的内存块来扩展数组，并且所有这些方法都需要大约相同的时间。

【讨论】：

请注意，在您只想扩展数据集的情况下，这似乎无法将数据保持在原位：>>> a = numpy.array([[1,2 ],[3,4]]) >>> a array([[1, 2], [3, 4]]) >>> a.resize((2,4)) Traceback（最近一次调用最后）：中的文件“”第 1 行 ValueError: cannot resize an array references or is referenced by another array in this way。使用调整大小函数 >>> a = numpy.array(a) >>> a.resize((2,4)) >>> a array([[1, 2, 3, 4], [0, 0, 0, 0]])

【解决方案3】：

无论如何，你都会在重新分配一块内存时遇到困难，所以使用 arr.resize()、np.concatenate、hstack/vstack 等并不重要。请注意，如果你正在累积大量数据按顺序排列，Python 列表通常效率更高。

【讨论】：

【解决方案4】：

您应该根据您的具体要求使用reshape() 和/或resize()。

如果你想要作者的章节和诗句，你最好在 numpy 讨论板上发帖。

【讨论】：