如何向 NumPy 数组添加多个额外的列答案

【问题标题】：How to add multiple extra columns to a NumPy array如何向 NumPy 数组添加多个额外的列
【发布时间】：2018-09-01 21:28:55
【问题描述】：

假设我有两个 NumPy 数组，a 和 b：

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

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

我想将相同的数组 b 附加到每一行（即添加多列）以获得一个数组 c：

b = np.array([
    [1, 2, 3, 8, 9],
    [2, 3, 4, 8, 9]
    ])

如何在 NumPy 中轻松高效地完成这项工作？

我特别担心它在大数据集上的行为（其中a 比b 大得多），有没有办法创建b 的多个副本（即a.shape[0]）？

与this question 相关，但具有多个值。

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy data-science

【解决方案1】：

这是一种方法。我认为它是有效的，因为它是矢量化的。它依赖于这样一个事实，即在矩阵乘法中，将行与列 (1, 1) 预乘将产生该行的两个堆叠副本。

import numpy as np

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

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

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

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

请注意，b 的指定方式略有不同（作为二维数组）。

有没有办法创建多个 b 的副本？

最终结果包含那些副本（numpy 数组实际上是内存中的值数组），所以我不知道如何。

【讨论】：

虽然这听起来不太像 Python，但可以想象 'b' 的值将存储在磁盘上，而 'c' 仅包含指向指向值的指针数组的指针'b'。
是的——不过，使用此类对象的操作速度较慢，这就是我所知道的numpy 使用简单的连续值数组的原因。
是否可以概括您的答案，例如对于给定的 'n' 和 'm，'a' 的尺寸是 '[3,3]' 或 '[n,m]' '?
当然，它只要求向量的向量与a的高度相同，即np.ones([1, a.shape[0]], dtype=int)。
我明白了，但那不是np.ones([a.shape[0],1], dtype=int)吗？

【解决方案2】：

concatenate 的替代方法是创建一个接收者数组，并将值复制到其中：

In [483]: a = np.arange(300).reshape(100,3)
In [484]: b=np.array([8,9])
In [485]: res = np.zeros((100,5),int)
In [486]: res[:,:3]=a
In [487]: res[:,3:]=b

采样时间

In [488]: %%timeit
     ...: res = np.zeros((100,5),int)
     ...: res[:,:3]=a
     ...: res[:,3:]=b
     ...: 
     ...: 
6.11 µs ± 20.2 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

In [491]: timeit np.concatenate((a, b.repeat(100).reshape(2,-1).T),1)
7.74 µs ± 15.1 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

In [164]: timeit np.concatenate([a, np.ones([a.shape[0],1], dtype=int).dot(np.array([b]))], axis=1) 
8.58 µs ± 160 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

【讨论】：

【解决方案3】：

我最初解决这个问题的方法是：

c = np.concatenate([a, np.tile(b, (a.shape[0],1))], axis = 1)

但这感觉效率很低……

【讨论】：

没有 Python 级别的循环！应该是a.shape[0] 不是吗？
一组快速的时间表明repeat 是创建 (n,2) 数组的最快方法：b.repeat(n).reshape(2,-1).T。 repeat 是内置的。