Как добавить дополнительный столбец в массив NumPy

Допустим, у меня есть массив NumPy a:

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

И я хотел бы добавить столбец нулей, чтобы получить массив b:

b = np.array([
    [1, 2, 3, 0],
    [2, 3, 4, 0]
    ])

Как я могу сделать это легко в NumPy?

Я думаю, что более простое решение и более быстрая загрузка состоит в следующем:

import numpy as np
N = 10
a = np.random.rand(N,N)
b = np.zeros((N,N+1))
b[:,:-1] = a

И сроки:

In [23]: N = 10

In [24]: a = np.random.rand(N,N)

In [25]: %timeit b = np.hstack((a,np.zeros((a.shape[0],1))))
10000 loops, best of 3: 19.6 us per loop

In [27]: %timeit b = np.zeros((a.shape[0],a.shape[1]+1)); b[:,:-1] = a
100000 loops, best of 3: 5.62 us per loop

np.r_[ ... ]и np.c_[ ... ] являются полезными альтернативами vstackи hstack, с квадратными скобками [] вместо round ().
Пара примеров:

: import numpy as np
: N = 3
: A = np.eye(N)

: np.c_[ A, np.ones(N) ]              # add a column
array([[ 1.,  0.,  0.,  1.],
       [ 0.,  1.,  0.,  1.],
       [ 0.,  0.,  1.,  1.]])

: np.c_[ np.ones(N), A, np.ones(N) ]  # or two
array([[ 1.,  1.,  0.,  0.,  1.],
       [ 1.,  0.,  1.,  0.,  1.],
       [ 1.,  0.,  0.,  1.,  1.]])

: np.r_[ A, [A[1]] ]              # add a row
array([[ 1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.],
       [ 0.,  1.,  0.]])
: # not np.r_[ A, A[1] ]

: np.r_[ A[0], 1, 2, 3, A[1] ]    # mix vecs and scalars
  array([ 1.,  0.,  0.,  1.,  2.,  3.,  0.,  1.,  0.])

: np.r_[ A[0], [1, 2, 3], A[1] ]  # lists
  array([ 1.,  0.,  0.,  1.,  2.,  3.,  0.,  1.,  0.])

: np.r_[ A[0], (1, 2, 3), A[1] ]  # tuples
  array([ 1.,  0.,  0.,  1.,  2.,  3.,  0.,  1.,  0.])

: np.r_[ A[0], 1:4, A[1] ]        # same, 1:4 == arange(1,4) == 1,2,3
  array([ 1.,  0.,  0.,  1.,  2.,  3.,  0.,  1.,  0.])

(Причина, по которой квадратные скобки [] вместо round () заключаются в том, что Python расширяется, например, в 1: 4 в квадрат - чудеса перегрузки.)

Используйте numpy.append:

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

>>> z = np.zeros((2,1), dtype=int64)
>>> z
array([[0],
       [0]])

>>> np.append(a, z, axis=1)
array([[1, 2, 3, 0],
       [2, 3, 4, 0]])

Одним из способов использования hstack является:

b = np.hstack((a, np.zeros((a.shape[0], 1), dtype=a.dtype)))

Я считаю следующие самые элегантные:

b = np.insert(a, 3, values=0, axis=1) # Insert values before column 3

Преимущество insertзаключается в том, что он также позволяет вставлять столбцы (или строки) в других местах массива. Также вместо вставки одного значения вы можете легко вставить целый вектор, например, дублировать последний столбец:

b = np.insert(a, insert_index, values=a[:,2], axis=1)

Что приводит к:

array([[1, 2, 3, 3],
       [2, 3, 4, 4]])

По срокам, insertможет быть медленнее, чем решение JoshAdel:

In [1]: N = 10

In [2]: a = np.random.rand(N,N)

In [3]: %timeit b = np.hstack((a, np.zeros((a.shape[0], 1))))
100000 loops, best of 3: 7.5 µs per loop

In [4]: %timeit b = np.zeros((a.shape[0], a.shape[1]+1)); b[:,:-1] = a
100000 loops, best of 3: 2.17 µs per loop

In [5]: %timeit b = np.insert(a, 3, values=0, axis=1)
100000 loops, best of 3: 10.2 µs per loop

Я тоже интересовался этим вопросом и сравнил скорость

numpy.c_[a, a]
numpy.stack([a, a]).T
numpy.vstack([a, a]).T
numpy.ascontiguousarray(numpy.stack([a, a]).T)               
numpy.ascontiguousarray(numpy.vstack([a, a]).T)
numpy.column_stack([a, a])
numpy.concatenate([a[:,None], a[:,None]], axis=1)
numpy.concatenate([a[None], a[None]], axis=0).T

которые все делают то же самое для любого входного вектора a. Сроки выращивания a:

Обратите внимание, что все несмежные варианты (в частности stack/ vstack) в конечном итоге быстрее, чем все смежные варианты. column_stack(для его ясности и скорости), кажется, хороший вариант, если вам требуется смежность.

Код для воспроизведения сюжета:

import numpy
import perfplot

perfplot.save(
    "out.png",
    setup=lambda n: numpy.random.rand(n),
    kernels=[
        lambda a: numpy.c_[a, a],
        lambda a: numpy.ascontiguousarray(numpy.stack([a, a]).T),
        lambda a: numpy.ascontiguousarray(numpy.vstack([a, a]).T),
        lambda a: numpy.column_stack([a, a]),
        lambda a: numpy.concatenate([a[:, None], a[:, None]], axis=1),
        lambda a: numpy.ascontiguousarray(
            numpy.concatenate([a[None], a[None]], axis=0).T
        ),
        lambda a: numpy.stack([a, a]).T,
        lambda a: numpy.vstack([a, a]).T,
        lambda a: numpy.concatenate([a[None], a[None]], axis=0).T,
    ],
    labels=[
        "c_",
        "ascont(stack)",
        "ascont(vstack)",
        "column_stack",
        "concat",
        "ascont(concat)",
        "stack (non-cont)",
        "vstack (non-cont)",
        "concat (non-cont)",
    ],
    n_range=[2 ** k for k in range(20)],
    xlabel="len(a)",
    logx=True,
    logy=True,
)

Думаю:

np.column_stack((a, zeros(shape(a)[0])))

более элегантно

np.concatenate также работает

>>> a = np.array([[1,2,3],[2,3,4]])
>>> a
array([[1, 2, 3],
       [2, 3, 4]])
>>> z = np.zeros((2,1))
>>> z
array([[ 0.],
       [ 0.]])
>>> np.concatenate((a, z), axis=1)
array([[ 1.,  2.,  3.,  0.],
       [ 2.,  3.,  4.,  0.]])

Предполагая M, что (100,3) ndarray и y(100,) ndarray appendможно использовать следующим образом:

M=numpy.append(M,y[:,None],1)

Хитрость заключается в использовании

y[:, None]

Это преобразуется yв (100, 1) 2D массив.

M.shape

сейчас дает

(100, 4)

Мне нравится ответ JoshAdel из-за сосредоточенности на производительности. Незначительное улучшение производительности состоит в том, чтобы избежать затрат на инициализацию с нулями, только для перезаписи. Это имеет измеримую разницу, когда N велико, вместо нулей используется пустое, а столбец нулей записывается как отдельный шаг:

In [1]: import numpy as np

In [2]: N = 10000

In [3]: a = np.ones((N,N))

In [4]: %timeit b = np.zeros((a.shape[0],a.shape[1]+1)); b[:,:-1] = a
1 loops, best of 3: 492 ms per loop

In [5]: %timeit b = np.empty((a.shape[0],a.shape[1]+1)); b[:,:-1] = a; b[:,-1] = np.zeros((a.shape[0],))
1 loops, best of 3: 407 ms per loop

np.insert также служит цели.

matA = np.array([[1,2,3], 
                 [2,3,4]])
idx = 3
new_col = np.array([0, 0])
np.insert(matA, idx, new_col, axis=1)

array([[1, 2, 3, 0],
       [2, 3, 4, 0]])

Здесь он вставляет значения здесь new_col, перед данным индексом, здесь idxвдоль одной оси. Другими словами, вновь вставленные значения будут занимать idxстолбец и перемещать то, что было изначально в и после, idxназад.

Добавьте дополнительный столбец в массив numpy:

Метод Numpy np.appendпринимает три параметра, первые два - это двумерные массивы, а третий - параметр оси, указывающий, к какой оси добавить:

import numpy as np  
x = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) 
print("Original x:") 
print(x) 

y = np.array([[1], [1]]) 
print("Original y:") 
print(y) 

print("x appended to y on axis of 1:") 
print(np.append(x, y, axis=1)) 

Печать:

Original x:
[[1 2 3]
 [4 5 6]]
Original y:
[[1]
 [1]]
x appended to y on axis of 1:
[[1 2 3 1]
 [4 5 6 1]]

Немного опоздал на вечеринку, но никто еще не опубликовал этот ответ, поэтому для полноты картины: вы можете сделать это с помощью списочных представлений в простом массиве Python:

source = a.tolist()
result = [row + [0] for row in source]
b = np.array(result)

Для меня следующий путь выглядит довольно интуитивно и просто.

zeros = np.zeros((2,1)) #2 is a number of rows in your array.   
b = np.hstack((a, zeros))

В моем случае мне пришлось добавить столбец единиц в массив NumPy

X = array([ 6.1101, 5.5277, ... ])
X.shape => (97,)
X = np.concatenate((np.ones((m,1), dtype=np.int), X.reshape(m,1)), axis=1)

После X.shape => (97, 2)

array([[ 1. , 6.1101],
       [ 1. , 5.5277],
...

Специально для этого есть функция. Это называется numpy.pad

a = np.array([[1,2,3], [2,3,4]])
b = np.pad(a, ((0, 0), (0, 1)), mode='constant', constant_values=0)
print b
>>> array([[1, 2, 3, 0],
           [2, 3, 4, 0]])

Вот что написано в строке документации:

Pads an array.

Parameters
----------
array : array_like of rank N
    Input array
pad_width : {sequence, array_like, int}
    Number of values padded to the edges of each axis.
    ((before_1, after_1), ... (before_N, after_N)) unique pad widths
    for each axis.
    ((before, after),) yields same before and after pad for each axis.
    (pad,) or int is a shortcut for before = after = pad width for all
    axes.
mode : str or function
    One of the following string values or a user supplied function.

    'constant'
        Pads with a constant value.
    'edge'
        Pads with the edge values of array.
    'linear_ramp'
        Pads with the linear ramp between end_value and the
        array edge value.
    'maximum'
        Pads with the maximum value of all or part of the
        vector along each axis.
    'mean'
        Pads with the mean value of all or part of the
        vector along each axis.
    'median'
        Pads with the median value of all or part of the
        vector along each axis.
    'minimum'
        Pads with the minimum value of all or part of the
        vector along each axis.
    'reflect'
        Pads with the reflection of the vector mirrored on
        the first and last values of the vector along each
        axis.
    'symmetric'
        Pads with the reflection of the vector mirrored
        along the edge of the array.
    'wrap'
        Pads with the wrap of the vector along the axis.
        The first values are used to pad the end and the
        end values are used to pad the beginning.
    <function>
        Padding function, see Notes.
stat_length : sequence or int, optional
    Used in 'maximum', 'mean', 'median', and 'minimum'.  Number of
    values at edge of each axis used to calculate the statistic value.

    ((before_1, after_1), ... (before_N, after_N)) unique statistic
    lengths for each axis.

    ((before, after),) yields same before and after statistic lengths
    for each axis.

    (stat_length,) or int is a shortcut for before = after = statistic
    length for all axes.

    Default is ``None``, to use the entire axis.
constant_values : sequence or int, optional
    Used in 'constant'.  The values to set the padded values for each
    axis.

    ((before_1, after_1), ... (before_N, after_N)) unique pad constants
    for each axis.

    ((before, after),) yields same before and after constants for each
    axis.

    (constant,) or int is a shortcut for before = after = constant for
    all axes.

    Default is 0.
end_values : sequence or int, optional
    Used in 'linear_ramp'.  The values used for the ending value of the
    linear_ramp and that will form the edge of the padded array.

    ((before_1, after_1), ... (before_N, after_N)) unique end values
    for each axis.

    ((before, after),) yields same before and after end values for each
    axis.

    (constant,) or int is a shortcut for before = after = end value for
    all axes.

    Default is 0.
reflect_type : {'even', 'odd'}, optional
    Used in 'reflect', and 'symmetric'.  The 'even' style is the
    default with an unaltered reflection around the edge value.  For
    the 'odd' style, the extented part of the array is created by
    subtracting the reflected values from two times the edge value.

Returns
-------
pad : ndarray
    Padded array of rank equal to `array` with shape increased
    according to `pad_width`.

Notes
-----
.. versionadded:: 1.7.0

For an array with rank greater than 1, some of the padding of later
axes is calculated from padding of previous axes.  This is easiest to
think about with a rank 2 array where the corners of the padded array
are calculated by using padded values from the first axis.

The padding function, if used, should return a rank 1 array equal in
length to the vector argument with padded values replaced. It has the
following signature::

    padding_func(vector, iaxis_pad_width, iaxis, kwargs)

where

    vector : ndarray
        A rank 1 array already padded with zeros.  Padded values are
        vector[:pad_tuple[0]] and vector[-pad_tuple[1]:].
    iaxis_pad_width : tuple
        A 2-tuple of ints, iaxis_pad_width[0] represents the number of
        values padded at the beginning of vector where
        iaxis_pad_width[1] represents the number of values padded at
        the end of vector.
    iaxis : int
        The axis currently being calculated.
    kwargs : dict
        Any keyword arguments the function requires.

Examples
--------
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> np.pad(a, (2,3), 'constant', constant_values=(4, 6))
array([4, 4, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 6, 6])

>>> np.pad(a, (2, 3), 'edge')
array([1, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5])

>>> np.pad(a, (2, 3), 'linear_ramp', end_values=(5, -4))
array([ 5,  3,  1,  2,  3,  4,  5,  2, -1, -4])

>>> np.pad(a, (2,), 'maximum')
array([5, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 5])

>>> np.pad(a, (2,), 'mean')
array([3, 3, 1, 2, 3, 4, 5, 3, 3])

>>> np.pad(a, (2,), 'median')
array([3, 3, 1, 2, 3, 4, 5, 3, 3])

>>> a = [[1, 2], [3, 4]]
>>> np.pad(a, ((3, 2), (2, 3)), 'minimum')
array([[1, 1, 1, 2, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 2, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 2, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 2, 1, 1, 1],
       [3, 3, 3, 4, 3, 3, 3],
       [1, 1, 1, 2, 1, 1, 1],
       [1, 1, 1, 2, 1, 1, 1]])

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> np.pad(a, (2, 3), 'reflect')
array([3, 2, 1, 2, 3, 4, 5, 4, 3, 2])

>>> np.pad(a, (2, 3), 'reflect', reflect_type='odd')
array([-1,  0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8])

>>> np.pad(a, (2, 3), 'symmetric')
array([2, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 4, 3])

>>> np.pad(a, (2, 3), 'symmetric', reflect_type='odd')
array([0, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 7])

>>> np.pad(a, (2, 3), 'wrap')
array([4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3])

>>> def pad_with(vector, pad_width, iaxis, kwargs):
...     pad_value = kwargs.get('padder', 10)
...     vector[:pad_width[0]] = pad_value
...     vector[-pad_width[1]:] = pad_value
...     return vector
>>> a = np.arange(6)
>>> a = a.reshape((2, 3))
>>> np.pad(a, 2, pad_with)
array([[10, 10, 10, 10, 10, 10, 10],
       [10, 10, 10, 10, 10, 10, 10],
       [10, 10,  0,  1,  2, 10, 10],
       [10, 10,  3,  4,  5, 10, 10],
       [10, 10, 10, 10, 10, 10, 10],
       [10, 10, 10, 10, 10, 10, 10]])
>>> np.pad(a, 2, pad_with, padder=100)
array([[100, 100, 100, 100, 100, 100, 100],
       [100, 100, 100, 100, 100, 100, 100],
       [100, 100,   0,   1,   2, 100, 100],
       [100, 100,   3,   4,   5, 100, 100],
       [100, 100, 100, 100, 100, 100, 100],
       [100, 100, 100, 100, 100, 100, 100]])