np.array增加一列

可以使用 `numpy` 中的 `numpy.concatenate()` 函数来增加一列。

例如，如果你有一个 3x3 的矩阵 `a`：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

你可以增加一个列向量 `[10, 11, 12]`，使得矩阵变成一个 3x4 的矩阵：

b = np.array([[10], [11], [12]])
result = np.concatenate((a, b), axis=1)

print(result)

输出：

array([[ 1,  2,  3, 10],
       [ 4,  5,  6, 11],
       [ 7,  8,  9, 12]])

其中 `np.concatenate()` 的第一个参数是要连接的数组序列，第二个参数是连接的轴（0 表示行，1 表示列）。在这个例子中，我们将 `b` 作为列向量连接到矩阵 `a` 的右边，因此 `axis` 参数设置为 1。

相关问题

np.array 取某列

要提取np.array的某列，可以使用冒号(:)来表示取所有行，然后再加上所需的列索引。以下是两种常用的方法：

方法一：使用冒号和列索引
使用冒号(:)来表示取所有行，然后再加上所需的列索引。例如，如果我们有一个名为"arr"的np.array，想要提取第2列，可以使用以下代码：
arr[:, 1]

方法二：使用numpy的切片功能
使用numpy的切片功能，可以通过指定行和列的范围来提取特定的子数组。例如，如果我们想要提取第2列，可以使用以下代码：
arr[:, 1:2]

这两种方法都可以用来取得np.array的某一列。具体使用哪一种方法取决于你的需要以及代码的上下文。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [用Python取np.array中某几行某几列](https://blog.csdn.net/weixin_33859504/article/details/91388710)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Python 实现取矩阵的部分列,保存为一个新的矩阵方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38750829/13765400)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [Python+Excel系列：数组计算的数学模块—NumPy：数组的基础知识、数组的创建（np.array(列表)）](https://blog.csdn.net/qq_51843109/article/details/125131795)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

python计算二维np.array某一列的和

要计算二维 NumPy 数组中某一列的和，你可以使用 `numpy.sum()` 函数，并指定 `axis` 参数为 0。这样可以按列进行求和。

以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建示例二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6],
                [7, 8, 9]])

# 计算第一列的和
column_sum = np.sum(arr[:, 0])

print(column_sum)  # 输出: 12

在上述代码中，我们创建了一个示例的二维数组 `arr`。然后，使用 `np.sum()` 函数计算了第一列的和，通过切片 `arr[:, 0]` 来选择第一列。最后，将结果赋值给变量 `column_sum` 并打印出来。

如果你想计算所有列的和，可以省略切片中的索引，直接使用 `np.sum(arr, axis=0)`。

希望这个示例能够帮助你计算二维 NumPy 数组中某一列的和！如果还有其他问题，请随时提问。