Question

我正在尝试将一列添加到从recfromcsv创建的数组中。在这种情况下，它是一个数组：[210,8]（rows，cols）。

我想添加第九列。空或零也没关系。

from numpy import genfromtxt
from numpy import recfromcsv
import numpy as np
import time

if __name__ == '__main__':
 print("testing")
 my_data = recfromcsv('LIAB.ST.csv', delimiter='\t')
 array_size = my_data.size
 #my_data = np.append(my_data[:array_size],my_data[9:],0)

 new_col = np.sum(x,1).reshape((x.shape[0],1))
 np.append(x,new_col,1)

Answer 1

我认为您的问题是您期望np.append就地添加列，但它的作用是，因为存储了多少数据，是创建连接数组的副本

Returns
-------
append : ndarray
    A copy of `arr` with `values` appended to `axis`.  Note that `append`
    does not occur in-place: a new array is allocated and filled.  If
    `axis` is None, `out` is a flattened array.

因此您需要保存输出all_data = np.append(...)：

my_data = np.random.random((210,8)) #recfromcsv('LIAB.ST.csv', delimiter='\t')
new_col = my_data.sum(1)[...,None] # None keeps (n, 1) shape
new_col.shape
#(210,1)
all_data = np.append(my_data, new_col, 1)
all_data.shape
#(210,9)

替代方式：

all_data = np.hstack((my_data, new_col))
#or
all_data = np.concatenate((my_data, new_col), 1)

我认为这三个函数（以及np.vstack）之间的唯一区别是它们在未指定axis时的默认行为：

concatenate假定axis = 0
hstack假定为axis = 1，除非输入为1d，然后axis = 0
vstack采用axis = 0
append展平数组

根据您的评论，并仔细查看您的示例代码，我现在相信您可能要做的是将字段添加到record array。您导入了genfromtxt，其返回structured array和recfromcsv，返回了微妙的不同record array (recarray)。您使用recfromcsv所以现在my_data实际上是recarray，这意味着自重组以来最有可能my_data.shape = (210,)是1d记录数组，其中每个记录都是一个元组给定的dtype。

所以你可以试试这个：

import numpy as np
from numpy.lib.recfunctions import append_fields
x = np.random.random(10)
y = np.random.random(10)
z = np.random.random(10)
data = np.array( list(zip(x,y,z)), dtype=[('x',float),('y',float),('z',float)])
data = np.recarray(data.shape, data.dtype, buf=data)
data.shape
#(10,)
tot = data['x'] + data['y'] + data['z'] # sum(axis=1) won't work on recarray
tot.shape
#(10,)
all_data = append_fields(data, 'total', tot, usemask=False)
all_data
#array([(0.4374783740738456 , 0.04307289878861764, 0.021176067323686598, 0.5017273401861498),
#       (0.07622262416466963, 0.3962146058689695 , 0.27912715826653534 , 0.7515643883001745),
#       (0.30878532523061153, 0.8553768789387086 , 0.9577415585116588  , 2.121903762680979 ),
#       (0.5288343561208022 , 0.17048864443625933, 0.07915689716226904 , 0.7784798977193306),
#       (0.8804269791375121 , 0.45517504750917714, 0.1601389248542675  , 1.4957409515009568),
#       (0.9556552723429782 , 0.8884504475901043 , 0.6412854758843308  , 2.4853911958174133),
#       (0.0227638618687922 , 0.9295332854783015 , 0.3234597575660103  , 1.275756904913104 ),
#       (0.684075052174589  , 0.6654774682866273 , 0.5246593820025259  , 1.8742119024637423),
#       (0.9841793718333871 , 0.5813955915551511 , 0.39577520705133684 , 1.961350170439875 ),
#       (0.9889343795296571 , 0.22830104497714432, 0.20011292764078448 , 1.4173483521475858)], 
#      dtype=[('x', '<f8'), ('y', '<f8'), ('z', '<f8'), ('total', '<f8')])
all_data.shape
#(10,)
all_data.dtype.names
#('x', 'y', 'z', 'total')

Answer 2

如果您有一个数组，a表示210行乘8列：

a = numpy.empty([210,8])

并想添加第九列零，你可以这样做：

b = numpy.append(a,numpy.zeros([len(a),1]),1)

Answer 3

我以这种方式将一个新列添加到矩阵数组中：

Z = append([[1 for _ in range(0,len(Z))]], Z.T,0).T

也许效率不高？

Answer 4

可以这样做：

import numpy as np

# create a random matrix:
A = np.random.normal(size=(5,2))

# add a column of zeros to it:
print(np.hstack((A,np.zeros((A.shape[0],1)))))

通常，如果A是一个m * n矩阵，并且需要添加一列，则必须创建一个n * 1的零矩阵，然后使用“ hstack”将零矩阵添加到矩阵A。

Answer 5

最简单的解决方案是使用 numpy.insert（）。

np.insert()比np.append的优势在于，您可以将新列插入自定义索引。

import numpy as np

X = np.arange(20).reshape(10,2)

X = np.insert(X, [0,2], np.random.rand(X.shape[0]*2).reshape(-1,2)*10, axis=1)
'''

如何将列添加到numpy数组

5 个答案: