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添加列 Numpy 數(shù)組 python

添加列 Numpy 數(shù)組 python

桃花長(zhǎng)相依 2023-07-05 10:18:48
我對(duì) python 非常陌生，并且對(duì) R 非常熟悉，但使用 Numpy 數(shù)組我的問(wèn)題非常簡(jiǎn)單：觀察：我有一個(gè)浮點(diǎn)類(lèi)型的維度為 (100,2) 的數(shù)組 X，我想添加第三列，最好添加到維度為 (100,3) 的新 Numpy 數(shù)組中，以便第三列 = col(1)^2對(duì)于 X 數(shù)組中的每一行。我的理解是 Numpy 數(shù)組通常具有固定維度，因此我可以創(chuàng)建一個(gè)新的 100x3 暗淡數(shù)組，我只是不知道如何使用 Numpy 數(shù)組來(lái)做到這一點(diǎn)。謝謝！
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3 回答

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侃侃爾雅

TA貢獻(xiàn)1801條經(jīng)驗(yàn) 獲得超16個(gè)贊

實(shí)現(xiàn)此目的的一種方法是創(chuàng)建一個(gè)新數(shù)組，然后將其連接起來(lái)。例如，假設(shè)這M當(dāng)前是您的數(shù)組。

您可以將 col(1)^2 計(jì)算為C = M[:,0] ** 2（我將其解釋為第 1 列的平方，而不是第 1 列的第二列中的值的冪）。C現(xiàn)在將是一個(gè)形狀為 (100, ) 的數(shù)組，因此我們可以使用它來(lái)重塑它，C = np.expand_dims(C, 1)這將創(chuàng)建一個(gè)長(zhǎng)度為 1 的新軸，因此我們的新列現(xiàn)在具有形狀 (100, 1)。這很重要，因?yàn)槲覀兿Ｍ袃蓚€(gè)數(shù)組在連接時(shí)都具有相同的維數(shù)。

這里的最后一步是使用連接它們np.concatenate?？偟膩?lái)說(shuō)，我們的結(jié)果看起來(lái)像這樣

C = M[:, 0] ** 2
C = np.expand_dims(C, 1)
M = np.concatenate([M, C], axis=1) #third row will now be col(1) ^ 2

如果你是那種喜歡一字排開(kāi)做事的人，你有：

M = np.concatenate([M, np.expand_dims(M[:, 0] ** 2, 0)], axis=1)

話(huà)雖這么說(shuō)，我建議看看Pandas，在我看來(lái)，它更自然地支持這些操作。在熊貓中，這將是

M["your_col_3_name"] = M["your_col_1_name"] ** 2

其中 M 是 pandas 數(shù)據(jù)框。


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反對(duì) 回復(fù) 2023-07-05
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MYYA

TA貢獻(xiàn)1868條經(jīng)驗(yàn) 獲得超4個(gè)贊

# generate an array with shape (100,2), fill with 2.

a = np.full((100,2),2)


# calcuate the square to first column, this will be a 1-d array.

squared=a[:,0]**2


# concatenate the 1-d array to a, 

# first need to convert it to 2-d arry with shape (100,1) by reshape(-1,1)

c = np.concatenate((a,squared.reshape(-1,1)),axis=1)


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反對(duì) 回復(fù) 2023-07-05
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紅顏莎娜

TA貢獻(xiàn)1842條經(jīng)驗(yàn) 獲得超13個(gè)贊

附加 axis=1 應(yīng)該可以。


a = np.zeros((5,2))

b = np.ones((5,1))

print(np.append(a,b,axis=1))

這應(yīng)該返回：


[[0,0,1],  

 [0,0,1],  

 [0,0,1],  

 [0,0,1],  

 [0,0,1]]


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反對(duì) 回復(fù) 2023-07-05
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