使用 numpy 将矩阵附加到单个矩阵中

【问题标题】：Appending matricies into a single matrix with numpy使用 numpy 将矩阵附加到单个矩阵中
【发布时间】：2017-04-28 18:35:56
【问题描述】：

我在 Python 中有一个函数，它返回形状为 (100, 1) 的 numpy.mat。我在一个循环中调用了这个函数 4 次，并希望得到 4 个矩阵并创建一个形状为(100, 4) 的矩阵。我曾在numpy.append、numpy.concatenate 和numpy.insert 上找过一段时间，但一直无法正常工作。

这是我的问题的简短 SSCCE

zeros = np.zeros(shape=(100, 4))
for i in range(1, 5):
    np.append(zeros, np.empty(shape=(100, 1)))
print(zeros)

zeros 应该生成一个形状为(100, 4) 的矩阵，其中包含来自对numpy.empty 的每个调用的“垃圾”值，而不是所有0.。

【问题讨论】：

标签： python numpy matrix

【解决方案1】：

按照这些思路做一些事情-

zeros = np.zeros(shape=(100, 4))
for i in range(1, 5):
    data = np.random.rand(100,1) # func that returns (100,1) shaped array
    zeros[:,i-1] = data.ravel()

代替ravel()，我们还可以使用：data[:,0] 或np.squeeze(data)，基本思想是在那里提供一个1D 数组，因为LHS zeros[:,i-1] 期望那里有一个1D 数组。

作为替代方案，在循环内部，我们也可以这样做 -

zeros[:,[i-1]] = data

因此，使用列索引列表[i-1] 而不是i-1，我们将保留分配data 的维度（保持为二维），这允许我们输入data，这也是2D，没有任何变化。

【讨论】：