我對 python 非常陌生，并且對 R 非常熟悉，但使用 Numpy 數組我的問題非常簡單：觀察：我有一個浮點類型的維度為 (100,2) 的數組 X，我想添加第三列，最好添加到維度為 (100,3) 的新 Numpy 數組中，以便第三列 = col(1)^2對于 X 數組中的每一行。我的理解是 Numpy 數組通常具有固定維度，因此我可以創建一個新的 100x3 暗淡數組，我只是不知道如何使用 Numpy 數組來做到這一點。謝謝！
3 回答
侃侃爾雅
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實現此目的的一種方法是創建一個新數組，然后將其連接起來。例如，假設這M當前是您的數組。
您可以將 col(1)^2 計算為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現在將是一個形狀為 (100, ) 的數組，因此我們可以使用它來重塑它，C = np.expand_dims(C, 1)這將創建一個長度為 1 的新軸，因此我們的新列現在具有形狀 (100, 1)。這很重要，因為我們希望所有兩個數組在連接時都具有相同的維數。
這里的最后一步是使用連接它們np.concatenate?？偟膩碚f，我們的結果看起來像這樣
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做事的人，你有：
M = np.concatenate([M, np.expand_dims(M[:, 0] ** 2, 0)], axis=1)
話雖這么說，我建議看看Pandas，在我看來，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 數據框。
MYYA
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# 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)
紅顏莎娜
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附加 axis=1 應該可以。
a = np.zeros((5,2))
b = np.ones((5,1))
print(np.append(a,b,axis=1))
這應該返回：
[[0,0,1],
[0,0,1],
[0,0,1],
[0,0,1],
[0,0,1]]
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