最好的方法（简写）将列和行添加到 numpy 数组答案

【问题标题】：best way ( short hand) adding column and row to numpy array最好的方法（简写）将列和行添加到 numpy 数组
【发布时间】：2015-02-02 03:58:49
【问题描述】：

在 numpy 中连接列或行的最佳方法是什么？

我知道 numpy.append 和 numpy.vstack。

例如，我有 3x5 数组和 3x5 数组

a = numpy.zeros((3,5))
b = numpy.ones((3,5))

如果我想将 a 和 b 连接成 3 x 10 数组，我会这样做

a = numpy.hstack((a,b))

如果我想将 a 和 b 连接成 6 x 5 数组，我会这样做

a = numpy.vstack((a,b))

有没有像 R 中那样更高效（更类似于数组）的语法？

【问题讨论】：

你需要给我们一个更好的例子，比如几个输入数组，以及想要的输出。

标签： python numpy

【解决方案1】：

你可以这样写速记：

import numpy as np

a = numpy.zeros((3,5))
b = numpy.ones((3,5))

# hstack equivalent
c = np.c_[a, b]

# vstack equivalent
d = np.r_[a, b]

【讨论】：

【解决方案2】：

hstack 和 vstack 最终都会调用 concatenate，这是一个编译函数。所以它尽可能高效。

In [76]: np.concatenate([a,b],1).shape
Out[76]: (3, 10)
In [77]: np.concatenate([a,b],0).shape
Out[77]: (6, 5)
In [79]: np.array([a,b]).shape
Out[79]: (2, 3, 5)

而np.array 是基本构造函数，通常会添加一个维度。所有这些的输入都是一个列表、一个数组列表、列表或数字。

R 语法有什么特别之处？

【讨论】：

我记错了。 R 使用 rbind 和 cbind。谢谢！！