假设我有一个numpy数组:
1 10
2 20
3 0
4 30
我想添加第三列,其中每一行是该行前两列的总和(或任意计算):
1 10 11
2 20 22
3 0 3
4 30 34
我该怎么做?
答案 0 :(得分:3)
import numpy
my_arr = numpy.array([[1, 10],
[2, 20],
[3, 0],
[4, 30]])
column0 = my_arr[:,0:1] # Use 0:1 as a dummy slice to maintain a 2d array
column1 = my_arr[:,1:2] # Use 1:2 as a dummy slice to maintain a 2d array
new_column = column0 + column1
my_arr = numpy.hstack((my_arr, new_column))
答案 1 :(得分:3)
尝试以下
注意沿轴1的np.sum会逐行添加元素。 然后,您可以将结果重新整形为列矩阵,最后附加到原始数组
>>> new_col = np.sum(x,1).reshape((x.shape[0],1))
>>> np.append(x,new_col,1)
array([[ 1, 10, 11],
[ 2, 20, 22],
[ 3, 30, 33],
[ 4, 40, 44]])
或单行
np.append(x,np.sum(x,1).reshape((x.shape[0],1)),1)
答案 2 :(得分:3)
对于这些类型的计算,内置map function非常有用。只剩下将计算结果添加到第三列。总结:
>>> import numpy as np
>>> my_arr = np.array([[1, 10], [2, 20], [3, 0], [4, 30]])
>>> np.vstack( (my_arr.T, map(sum, my_arr) )).T
array([[ 1, 10, 11],
[ 2, 20, 22],
[ 3, 0, 3],
[ 4, 30, 34]])
它也适用于其他功能:
>>> my_func = lambda x: 2*x[0] + x[1]
>>> np.vstack( (my_arr.T, map(my_func, my_arr) )).T
array([[ 1, 10, 12],
[ 2, 20, 24],
[ 3, 0, 6],
[ 4, 30, 38]])