Python 如何在多维数组中插入列？

这似乎是一个微不足道的问题，但我没有找到我要寻找的答案。 我有一个二维数组，比如：

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

还有另一个专栏

b = np.array([9,11])
bt = np.reshape(b, (2,1))

我想在数组

a

的零列添加/追加

bt

列。我尝试使用

numpy.insert

：

tt = np.insert(a,0,bt,axis=1)

但结果是：

array([[ 9, 11,  1,  3,  5],
       [ 9, 11,  2,  4,  6]])

我想要的是：

array([[ 9, 1,  3,  5],
       [ 11,  2,  4,  6]])

---

我做错了什么？

您可以直接使用

b

：

tt = np.insert(a, 0, b, axis=1)
print tt

[[ 9  1  3  5]
 [11  2  4  6]]

或者，如果您开始使用类似于

bt

的形状，请将其转置：

tt = np.insert(a, 0, bt.T, axis=1)
print tt

[[ 9  1  3  5]
 [11  2  4  6]]

---

可以使用

numpy.column\u stack

执行此操作：

a = np.array([[1,3,5],[2,4,6]])
b = np.array([9,11])
np.column_stack((b, a))

array([[ 9,  1,  3,  5],
       [11,  2,  4,  6]])

---

作为

np.hstack

的替代方案，您可以使用：

---

这是一个有趣的解决方案。但我没有完全明白。什么是：>>>c[：，0]=b>>>c[：，1:]=a@Arcticpython它的栏目分配

c[：，0]=b

将在

c

的第一列上分配

b

，

c[：，1:]=a

将在c的第二列上分配

a

>>> c=np.zeros((a.shape[0],a.shape[1]+1))
>>> c[::,0]=b
>>> c[::,1:]=a
>>> c
array([[  9.,   1.,   3.,   5.],
       [ 11.,   2.,   4.,   6.]])