Python：向numpy 2d数组添加列

我有一个60000x200的数组。我想通过在右边添加一列1来实现60000到201。（所以每一行都是[prev，1]） axis=1的连接不起作用，因为连接似乎要求所有输入数组具有相同的维度。

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我该怎么做？我找不到任何有用的答案，关于这个问题的大多数答案都是几年前写的，所以现在情况可能不同了

让我来举一个非常简单的例子，尺寸要小得多。原则应该是一样的

a = np.zeros((6,2))
    array([[ 0.,  0.],
           [ 0.,  0.],
           [ 0.,  0.],
           [ 0.,  0.],
           [ 0.,  0.],
           [ 0.,  0.]])
b = np.ones((6,1))
    array([[ 1.],
           [ 1.],
           [ 1.],
           [ 1.],
           [ 1.],
           [ 1.]])

np.hstack((a,b))
array([[ 0.,  0.,  1.],
       [ 0.,  0.,  1.],
       [ 0.,  0.,  1.],
       [ 0.,  0.,  1.],
       [ 0.,  0.,  1.],
       [ 0.,  0.,  1.]])

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首先要考虑的是

numpy

数组实际上并不意味着改变大小。所以你应该问问自己，你能不能创建一个60kx201的原始矩阵，然后填充最后一列。这通常是最好的

如果您真的必须这样做，请参见

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我认为numpy方法column\u stack更有趣，因为您不需要创建列numpy数组来将其堆叠在感兴趣的矩阵中。使用列\u堆栈您只需创建一个普通的numpy数组。

在封面下，所有

堆栈

变体（包括

附加

和

插入

）最终都会执行一个

串联

。它们只是在它之前进行某种数组重塑

In [60]: A = np.arange(12).reshape(3,4)

In [61]: np.concatenate([A, np.ones((A.shape[0],1),dtype=A.dtype)], axis=1)
Out[61]: 
array([[ 0,  1,  2,  3,  1],
       [ 4,  5,  6,  7,  1],
       [ 8,  9, 10, 11,  1]])

这里我制作了一个1的（3,1）数组，以匹配（3,4）数组。如果我想添加新行，我会创建一个（1,4）数组

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虽然这些变体很方便，但如果您正在学习，您应该熟悉

串联

以及构造在维数和必要形状上匹配的数组的各种方法。

使用numpy索引技巧将一维向量附加到二维数组

a = np.zeros((6,2))
# array([[ 0.,  0.],
#        [ 0.,  0.],
#        [ 0.,  0.],
#        [ 0.,  0.],
#        [ 0.,  0.],
#        [ 0.,  0.]])
b = np.ones(6) # or np.ones((6,1))
#array([1., 1., 1., 1., 1., 1.])
np.c_[a,b]
# array([[0., 0., 1.],
#        [0., 0., 1.],
#        [0., 0., 1.],
#        [0., 0., 1.],
#        [0., 0., 1.],
#        [0., 0., 1.]])

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那是真的。。谢谢，这很有效！我的阵列现在是60000到201。谢谢这里的技巧是将np.ones（）定义为（6，1）而不是（6，），这是我一直在做的。有趣的是，如果你定义

b=np.ones（6）

，这个过程将无法工作。有时候Numpy会让我呕吐。@SanduUrsu你需要做

b=np。为了工作，
column\u stack
做了什么（在封面下）不同于
hstack
？做了同样的事情，但不需要创建列数组。您可以使用线阵列，并且
列\u堆栈
将其堆叠为要与新列一起堆叠的矩阵的新列。使用
hstack
时，必须使用列数组，否则它将返回错误。