在 numpy 中添加列 - 仍然很困惑

Question

我知道有很多关于NumPy 中的专栏的问题被问到并得到了解答，但我仍然陷入困境。不幸的是，np.append 对我不起作用，因为它说没有模块。

我正在使用 boston 数据集，该数据集的中值与主 boston.data 分开存储（形状为 (506, 13) 为 boston.target（形状为 (506, 1)）。我想要将boston.target 特征（又名列）添加到boston.data，使其形状为(506, 14)，boston.data[13] 为boston.target 数据。

根据我看到的其他建议，我的尝试是：

np.append(boston.data, boston.target, axis=0)
print boston.data.shape

但是，这给了我一个错误：

ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions

只做np.append(boston.data, boston.target)给我什么都没有，它返回相同的boston.data，或者至少据我所知。

我做错了什么？

编辑：

如果有人打开了ipython，整个代码如下：

import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()

print boston.data.shape
print boston.target.shape
copyarr = np.append(boston.data, boston.target, axis=1) #changed still runs error
print copyarr.shape

at --> copyarr = np.append(boston.data, boston.target, axis=1)
ValueError: all the input arrays must have the same number of dimensions

Answer 1

首先，您应该设置axis=1，而不是0。 您正在尝试添加列，而不是行。这就是为什么 numpy 会给出关于数组不同维数的错误。

import numpy as np
A = np.append(boston.data, boston.target.reshape(-1, 1), axis=1)

另一种添加列的方法是使用 hstack。

import numpy as np
A = np.hstack((boston.data, boston.target.reshape(-1, 1)))

问题的原因是 boston.target 的形状为 (506,)。它是一个一维数组，而boston.data 的形状为 (506, 13)，它是一个二维数组。您需要使用 boston.target.reshape(-1, 1) 显式重塑 boston.target 以具有形状 (506, 1)，其中 -1 表示推断行数，以便将数据重塑为 1 列。

另请注意，在这两种情况下，都会制作数组的副本，即数组 boston.data 没有就地修改。这意味着追加列的结果应该存储在另一个变量中，如上所示。