Bagaimanakah saya boleh menambahkan lajur tambahan pada tatasusunan NumPy?

Menambahkan Lajur Tambahan pada Tatasusunan NumPy

NumPy, perpustakaan pengkomputeran saintifik serba boleh Python, memperkasakan pengguna untuk memanipulasi dan menganalisis tatasusunan pelbagai dimensi dengan mudah. Satu operasi biasa ialah menambah lajur tambahan pada tatasusunan sedia ada. Untuk mencapai matlamat ini, anda boleh menggunakan beberapa kaedah, termasuk:

np.c_[...] dan np.r_[...]

Sebagai alternatif kepada np.hstack dan np.vstack, np.c_[...] dan np.r_[...] masing-masing menawarkan pilihan yang fleksibel untuk penambahan lajur dan baris. Mereka menggunakan kurungan segi empat sama [] dan bukannya tanda kurungan ().

Pertimbangkan contoh:

<code class="python">import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4]])

# Add a column of zeros to the right
b = np.c_[a, np.zeros(a.shape[0])]

print(b)
# [[1 2 3 0]
#  [2 3 4 0]]</code>

Perbezaan Utama

Perbezaan utama antara np .c_[...] dan np.r_[...] terletak pada operasinya. np.c_[...] menambahkan lajur, membolehkan anda menggabungkan berbilang tatasusunan di sepanjang paksi kedua. Sebaliknya, np.r_[...] menambahkan baris, membolehkan penggabungan tatasusunan sepanjang paksi pertama.

Contoh Penggunaan

Berikut ialah contoh tambahan untuk menggambarkan kepelbagaian np.c_[...] dan np.r_[...]:

<code class="python"># Adding a column of ones to the left of array A
A = np.eye(3)
b = np.c_[np.ones(A.shape[0]), A]

# Adding a row below array A
c = np.r_[A, [A[1]]]

# Mixing vectors and scalars
d = np.r_[A[0], [1, 2, 3], A[1]]</code>

Kesimpulan

Dengan memanfaatkan np.c_[. ..] dan np.r_[...], anda boleh menambah lajur dan baris dengan lancar pada tatasusunan NumPy anda, memperkasakan anda untuk memanipulasi data dengan berkesan dan cekap.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah saya boleh menambahkan lajur tambahan pada tatasusunan NumPy?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!