np.array插入列

在NumPy库中，你可以通过`np.append()`函数或者直接赋值的方式向数组中添加新列。如果你想添加一列到现有的数组，可以按照以下步骤操作：

1. **使用`append()`**：

import numpy as np

# 假设你有一个现有数组
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# 创建你要插入的新列
new_col = np.array([5, 6])

# 使用append()将新列添加为新的一行
new_arr = np.append(arr, new_col.reshape(1, -1), axis=1)

这里我们首先创建了一个新的列，并将其转换为形状为`(1, 2)`的一维数组，因为`axis=1`表示我们在列的方向上添加。

2. **直接赋值**：

# 直接在原有数组上新增列
new_arr = np.copy(arr)  # 首先复制原数组，避免直接修改原始数据
new_arr = np.hstack((new_arr, new_col.reshape(-1, 1)))  # 使用hstack沿列方向连接

这里使用了`hstack`函数，它会水平地堆叠数组。

相关问题

np.array插入

当使用numpy中的np.array创建数组时，可以使用np.append来在数组的末尾插入元素。比如，如果我们有一个数组a = np.array([1,2,3,4,5,6])，可以使用np.append(a, 7)来在数组a的末尾插入元素7。这样会返回一个新数组，新数组包含了原数组中的所有元素以及插入的新元素。

另一种在numpy中插入元素的方法是使用np.insert函数。np.insert函数可以在指定的位置插入元素。比如，如果我们有一个数组a = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])，我们可以使用np.insert(a, [1, 3, 4], [100, 101, 102])来在索引位置1、3和4处插入元素[100, 101, 102]。这样会返回一个新数组，新数组中包含了插入元素后的所有元素。

如果想在数组的开头或结尾而不是在中间插入列，除了使用np.insert之外，还可以使用水平连接ndarray的np.hstack方法。np.hstack函数可以将数组按水平方向进行连接。比如，如果我们有两个数组a = np.array([1, 2, 3])和b = np.array([4, 5, 6])，我们可以使用np.hstack((a, b))来在数组a的末尾添加数组b中的元素。这样会返回一个新数组，新数组包含了原数组a和数组b中的所有元素。

另一种方法是使用np.concatenate函数，
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [numpy 往array里添加一个元素](https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/116759342)[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: 100%"]
[ .reference_list ]

x = np.array([11,22,33]) y = np.array([18,7,6]) z = np.array([1,3,5]) c = np.concatenate((x,y,z),axis = 1) print(c)为什么运行失败呢

当你尝试将`x`, `y`, 和 `z` 按照`axis=1`（即列方向）拼接在一起时，`np.concatenate`函数会预期输入的每个数组都有相同的列数，以便可以沿着这一维度合并。然而，在这个例子中：

- `x`是一个长度为2的一维数组，有两个元素(11, 22, 33)。
- `y`同样是一个长度为3的一维数组，有三个元素(18, 7, 6)。
- `z`也是一个长度为3的一维数组，也有三个元素(1, 3, 5)。

由于`x`和`y`的第一列已经有3个元素了，而`z`只有3个元素，因此当你试图把这三个一维数组放在同一列(`axis=1`)时，`z`的最后一个元素会被插入到`x`和`y`的中间，导致列数不匹配，这就会引发错误。

正确的做法是先将它们转换为具有相同列数的二维数组，通常是将每个一维数组转置(`T`或`.T`)，然后再进行拼接。例如：

x = x.reshape(-1, 1)
y = y.reshape(-1, 1)
z = z.reshape(-1, 1)

c = np.concatenate((x, y, z), axis=1)
print(c)

这样，你会得到一个三列的二维数组，每一行都是之前的一维数组对应位置的值。