Question

说我有这两个数组。

a = np.ones((2, 3, 4))
[[[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]]

[[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]]]

b = np.ones(6) * 9
[9. 9. 9. 9. 9. 9.]

问题。如何有效地使c看起来像这样。

[[[1. 1. 1. 1. 9.]
[1. 1. 1. 1. 9.]
[1. 1. 1. 1. 9.]]

[[1. 1. 1. 1. 9.]
[1. 1. 1. 1. 9.]
[1. 1. 1. 1. 9.]]]

我尝试使用np.c_，np.column_stack和np.insert，但是我一直在努力弄清楚如何正确设置尺寸。在1D和2D情况下，我可以轻松完成此操作，但除此之外，还可以做更多。：/

Answer 1

a是（2,3,4）。要在最后一个轴上串联，b必须为（2,3,1）（或更一般而言为（2,3，n））。 b.reshape(2,3)可助您一臂之力，添加np.newaxis可助您一臂之力。或在整形中包含第3轴：b.reshape(2,3,1)。

In [21]: np.concatenate((a, b.reshape(2,3)[:,:,None]),-1)
Out[21]: 
array([[[1., 1., 1., 1., 9.],
        [1., 1., 1., 1., 9.],
        [1., 1., 1., 1., 9.]],

       [[1., 1., 1., 1., 9.],
        [1., 1., 1., 1., 9.],
        [1., 1., 1., 1., 9.]]])

np.c_使用相同的重塑np.c_[a, b.reshape(2,3,1)]。

np.c_（或np.r_）采用一个字符串参数，告诉它在需要时如何扩展尺寸。 np.c_等效于np.r_['-1,2,0',a, b.reshape(2,3)[:,:,None]]。该字符串参数有点难以理解，但经过反复试验，我发现这可行：

In [27]: np.c_['-1,3,0',a, b.reshape(2,3)]
Out[27]: 
array([[[1., 1., 1., 1., 9.],
        [1., 1., 1., 1., 9.],
        [1., 1., 1., 1., 9.]],

       [[1., 1., 1., 1., 9.],
        [1., 1., 1., 1., 9.],
        [1., 1., 1., 1., 9.]]])

请记住，np.c_使用np.concatenate（与所有“堆栈”函数一样），因此In [21]是最直接的版本。仍然有些人喜欢np.c_格式的便利性。

（{np.column_stack在第1轴上加入；文档明确讨论了返回2d数组。您有3d情况。）

dstack（“深度”堆栈）有效：np.dstack((a, b.reshape(2,3)))。它使用以下命令创建3d数组：

In [49]: np.atleast_3d(b.reshape(2,3)).shape
Out[49]: (2, 3, 1)

在这种情况下与'-1,3,0'字符串相同。

如何有效地在具有不同维度的多维numpy数组中添加列？

1 个答案: