Numpy数组（列表列表），在末尾添加值

Question

我有两个数组：

In [32]: a                                                                      
Out[32]: 
array([[1, 2, 3],
       [2, 3, 4]])

In [33]: b                                                                      
Out[33]: 
array([[ 8,  9],
       [ 9, 10]])

我想得到以下：

In [35]: c                                                                      
Out[35]: 
array([[ 1,  2,  3,  8,  9],
       [ 2,  3,  4,  9, 10]])

即将b[0] = array([8, 9]) 的第一个和第二个值作为a[0] 的最后两个值 并将b[1] = array([9,10]) 的第一个和第二个值附加为a[1] 的最后两个值。

此链接中的第二个答案：How to add multiple extra columns to a NumPy array 不起作用，我不明白接受的答案。

Answer 1

你可以试试np.hstack:

a=np.array([[1, 2, 3],
           [2, 3, 4]])
    

b=np.array([[ 8,  9],
       [ 9, 10]])
print(np.hstack((a,b)))

输出：

[[ 1  2  3  8  9]
 [ 2  3  4  9 10]]

或者由于您附加的链接的第一个答案比concatenate快，并且您可以看到G.Anderson的时间，最快的是连接，这里有一个解释，所以您可以使用that first answer：

#So you create an array of the same shape that the expected concatenate output:
res = np.zeros((2,5),int)
res
[[0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0]]

#Then you assign res[:,:3] to fisrt array, where res[:,:3] that is the first 3 elements of each row
res[:,:3]
[[0 0 0]
 [0 0 0]]
res[:,:3]=a   #assign
res[:,:3]
[[1, 2, 3]
 [2, 3, 4]]


#Then you assign res[:,3:] to fisrt array, where res[:,3:] that is the last two elements of eah row
res[:,3:]
[[0 0]
 [0 0]]
res[:,3:]=b  #assign
res[:,3:]
[[ 8,  9]
 [ 9, 10]]

#And finally:
res
[[ 1  2  3  8  9]
 [ 2  3  4  9 10]]

Answer 2

你可以concatenate:

np.concatenate([a,b], axis=1)

输出：

array([[ 1,  2,  3,  8,  9],
       [ 2,  3,  4,  9, 10]])

Answer 3

您可以使用np.append 和轴参数来连接给定轴上的两个数组

np.append(a,b, axis=1)

array([[ 1,  2,  3,  8,  9],
       [ 2,  3,  4,  9, 10]])

为了完整起见，添加前三个答案的时间。请注意，这些时间会因运行代码的机器而异，并且可能会针对不同大小的数组以不同的速率进行扩展

%timeit np.append(a,b, axis=1)
2.81 µs ± 438 ns per loop

%timeit np.concatenate([a,b], axis=1)
2.32 µs ± 375 ns per loop

%timeit np.hstack((a,b))
4.41 µs ± 489 ns per loop

Answer 4

来自关于 numpy.concatenate

的 numpy 文档

沿现有轴加入一系列数组。

从问题中，我明白你想要什么

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3],
       [2, 3, 4]])

b = np.array([[ 8,  9],
       [ 9, 10]])

c = np.concatenate((a, b), axis=1)

print ("a: ", a)
print ("b: ", b)
print ("c: ", c)

输出：

a:  [[1 2 3]
 [2 3 4]]

b:  [[ 8  9]
 [ 9 10]]

c:  [[ 1  2  3  8  9]
 [ 2  3  4  9 10]]