我想添加0以帮助平滑ML。我使用了基本的for循环,但是由于有大量行大于50000,所以我想知道是否有特定的numpy方法执行相同的工作? 喜欢:
a = [[1,2,3],[4,5,6]] 通过添加0,
我们得到
a = [[1,2,3,0],[4,5,6,0]]
我已经使用for循环运行了基本的python代码。我也尝试使用仅需要适当矩阵的numpy.append。
我用过
a = [[1,2,3],[4,5,6]]
for x in a:
x.append(0)
我希望使用numpy获得a = [[1,2,3,0],[4,5,6,0]]
答案 0 :(得分:2)
要以更明确的形式显示Aliakbar的答案,答案如下:
b = np.zeros(row_no)
np.hstack((a, b))
可以解决问题。如果您想添加新行,则可以使用np.vstack((a,b))
替代方法,出于更一般的目的,np.concatenate((a,b), axis=1)
也可以使用。
答案 1 :(得分:1)
您可以使用numpy.hstack
函数,例如下面的示例:
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
np.hstack((a, np.zeros([2, 1])))