如何将列添加到numpy数组

Question

我正在尝试将一列添加到从 recfromcsv 创建的数组中。在这种情况下，它是一个数组： [210,8] （行，列）。

我想添加第九列。为空或带零都没有关系。

 from numpy import genfromtxt
from numpy import recfromcsv
import numpy as np
import time

if __name__ == '__main__':
 print("testing")
 my_data = recfromcsv('LIAB.ST.csv', delimiter='\t')
 array_size = my_data.size
 #my_data = np.append(my_data[:array_size],my_data[9:],0)

 new_col = np.sum(x,1).reshape((x.shape[0],1))
 np.append(x,new_col,1)

原文由 user2130951 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

我认为你的问题是你期望 np.append 添加列，但是由于 numpy 数据的存储方式，它所做的是创建连接数组的副本

Returns
-------
append : ndarray
    A copy of `arr` with `values` appended to `axis`.  Note that `append`
    does not occur in-place: a new array is allocated and filled.  If
    `axis` is None, `out` is a flattened array.

所以你需要保存输出 all_data = np.append(...) ：

 my_data = np.random.random((210,8)) #recfromcsv('LIAB.ST.csv', delimiter='\t')
new_col = my_data.sum(1)[...,None] # None keeps (n, 1) shape
new_col.shape
#(210,1)
all_data = np.append(my_data, new_col, 1)
all_data.shape
#(210,9)

替代方法：

 all_data = np.hstack((my_data, new_col))
#or
all_data = np.concatenate((my_data, new_col), 1)

我相信这三个函数（以及 np.vstack ）之间的唯一区别是它们在 axis 未指定时的默认行为：

• concatenate 假设 axis = 0
• hstack 假设 axis = 1 除非输入是1d，那么 axis = 0
• vstack 假设 axis = 0 如果输入为1d，则添加轴后
• append 平数组

---

根据您的评论，并更仔细地查看您的示例代码，我现在相信您可能想要做的是将 字段 添加到 记录数组 中。您同时导入了 genfromtxt 返回 结构化数组 和 recfromcsv 返回略有不同的 记录数组( recarray ) You used the recfromcsv so right now my_data is actually a recarray , which means that most likely my_data.shape = (210,) since recarrays are 1d arrays of records ，其中每条记录都是具有给定数据类型的元组。

所以你可以试试这个：

 import numpy as np
from numpy.lib.recfunctions import append_fields
x = np.random.random(10)
y = np.random.random(10)
z = np.random.random(10)
data = np.array( list(zip(x,y,z)), dtype=[('x',float),('y',float),('z',float)])
data = np.recarray(data.shape, data.dtype, buf=data)
data.shape
#(10,)
tot = data['x'] + data['y'] + data['z'] # sum(axis=1) won't work on recarray
tot.shape
#(10,)
all_data = append_fields(data, 'total', tot, usemask=False)
all_data
#array([(0.4374783740738456 , 0.04307289878861764, 0.021176067323686598, 0.5017273401861498),
#       (0.07622262416466963, 0.3962146058689695 , 0.27912715826653534 , 0.7515643883001745),
#       (0.30878532523061153, 0.8553768789387086 , 0.9577415585116588  , 2.121903762680979 ),
#       (0.5288343561208022 , 0.17048864443625933, 0.07915689716226904 , 0.7784798977193306),
#       (0.8804269791375121 , 0.45517504750917714, 0.1601389248542675  , 1.4957409515009568),
#       (0.9556552723429782 , 0.8884504475901043 , 0.6412854758843308  , 2.4853911958174133),
#       (0.0227638618687922 , 0.9295332854783015 , 0.3234597575660103  , 1.275756904913104 ),
#       (0.684075052174589  , 0.6654774682866273 , 0.5246593820025259  , 1.8742119024637423),
#       (0.9841793718333871 , 0.5813955915551511 , 0.39577520705133684 , 1.961350170439875 ),
#       (0.9889343795296571 , 0.22830104497714432, 0.20011292764078448 , 1.4173483521475858)],
#      dtype=[('x', '<f8'), ('y', '<f8'), ('z', '<f8'), ('total', '<f8')])
all_data.shape
#(10,)
all_data.dtype.names
#('x', 'y', 'z', 'total')

原文由 askewchan 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议

Answer 2

如果你有一个数组， a 比如说 210 行乘 8 列：

 a = numpy.empty([210,8])

并想添加第九列零，你可以这样做：

 b = numpy.append(a,numpy.zeros([len(a),1]),1)

原文由 Lee 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议