将元素添加到 numpy 数组答案

【问题标题】：Prepend element to numpy array将元素添加到 numpy 数组
【发布时间】：2016-05-03 07:33:14
【问题描述】：

我有以下 numpy 数组

import numpy as np

X = np.array([[5.], [4.], [3.], [2.], [1.]])

我想在开头插入[6.]。我试过了：

X = X.insert(X, 0)

如何插入到 X 中？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

numpy 有一个 insert 函数，可以通过 np.insert 和 documentation 访问。

在这种情况下，您需要像这样使用它：

X = np.insert(X, 0, 6., axis=0)

第一个参数X 指定要插入的对象。

第二个参数0 指定位置。

第三个参数6. 指定要插入的内容。

第四个参数axis=0 指定插入应该发生在每列的0 位置。我们可以选择行，但您的 X 是列向量，所以我想我们会保持一致。

【讨论】：

【解决方案2】：

我刚刚编写了一些代码来执行此操作约 100,000 次，因此我需要找出最快的方法来执行此操作。无论如何，我不是代码效率方面的专家，但我可以通过在 jupyter notebook 中使用 %%timeit 魔术函数来解决一些问题。

我的发现：

np.concatenate(([number],array)) 需要最少的时间。我们称之为 1x 时间。

np.asarray([number] + list(array)) 大约 2 倍。

np.r_[number,array] 约为 4 倍。

np.insert(array,0,number) 8x 似乎是这里最糟糕的选择。

我不知道这如何随着array 的大小而变化（我使用了形状 (15,) 数组），并且我建议的大多数选项只有在您想将数字放在开头时才有效。但是，由于这就是问题所要问的，我认为这是进行这些比较的好地方。

【讨论】：

太棒了！不仅第一个选项更快，而且可以很容易地用于插入整个序列......例如，在我的例子中，我想在乞求处插入几个零； aa =np.concatenate(([0]*99, aa)) ... 因为我在平滑之前操纵信号，然后找到峰值。

【解决方案3】：

你可以试试下面的

X = np.append(arr = np.array([[6]]), values = X, axis= 0)

不是将 6 插入现有的 X，而是将 6 附加到 X。

所以，第一个参数arr是标量6的numpy数组，第二个参数是你要添加的数组，第三个是我们要添加的地方

【讨论】：

【解决方案4】：

我知道这是一个相当古老的方法，但一个简短的解决方案是使用 numpy 切片技巧：

np.r_[[[6.]], X]

如果您需要在第二维中执行此操作，可以使用 np.c_。

我认为这是我能想到的最简洁的版本

【讨论】：