Cara Menambah Tatasusunan NumPy dengan Lajur Tambahan
Apabila bekerja dengan tatasusunan NumPy, selalunya perlu menambah lajur tambahan pada tatasusunan sedia ada. Ini boleh dicapai menggunakan pelbagai kaedah, salah satunya adalah dengan menggunakan fungsi np.c_[...] NumPy.
Pertimbangkan tatasusunan 2D berikut:
<code class="python">a = np.array([ [1, 2, 3], [2, 3, 4], ])</code>
Untuk menambah lajur daripada sifar kepada tatasusunan ini, kita boleh menggunakan np.c_[...]:
<code class="python">b = np.c_[a, np.zeros(a.shape[0])]</code>
Ini akan mencipta tatasusunan b baharu dengan lajur sifar tambahan, menghasilkan:
<code class="python">b = np.array([ [1, 2, 3, 0], [2, 3, 4, 0], ])</code>
Alternatif lain untuk menambah lajur ialah menggunakan fungsi np.r_[...]. Ia boleh digunakan untuk menambahkan baris dan lajur pada tatasusunan, menawarkan fleksibiliti yang lebih besar.
Sebagai contoh, untuk menambah lajur tambahan:
<code class="python">c = np.c_[a, np.ones(a.shape[0])]</code>
Untuk menambah berbilang lajur:
<code class="python">d = np.c_[a, 2*np.ones(a.shape[0]), 3*np.ones(a.shape[0])]</code>
Notasi kurungan segi empat sama [...] dalam fungsi ini membenarkan penambahan lajur yang fleksibel dengan menyatakan nilai atau tatasusunan di lokasi yang dikehendaki.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menambah Lajur pada Array NumPy?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!