NumPy 配列に追加の列を追加するにはどうすればよいですか?

NumPy 配列への追加列の追加

Python の汎用科学計算ライブラリである NumPy を使用すると、ユーザーは多次元配列を簡単に操作および分析できます。一般的な操作の 1 つは、既存の配列に列を追加することです。これを実現するには、次のようないくつかのメソッドを利用できます。

np.c_[...] および np.r_[...]

の代わりにnp.hstack と np.vstack、np.c_[...] と np.r_[...] は、それぞれ列と行の追加のための柔軟なオプションを提供します。これらは括弧 () の代わりに角括弧 [] を使用します。

例を考えてみましょう:

<code class="python">import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4]])

# Add a column of zeros to the right
b = np.c_[a, np.zeros(a.shape[0])]

print(b)
# [[1 2 3 0]
#  [2 3 4 0]]</code>

主な違い

np の主な違い.c_[...] と np.r_[...] はその動作にあります。 np.c_[...] は列を追加し、2 番目の軸に沿って複数の配列を連結できるようにします。対照的に、np.r_[...] は行を追加し、最初の軸に沿った配列の連結を可能にします。

使用例

説明するための追加の例を次に示します。 np.c_[...] と np.r_[...]:

<code class="python"># Adding a column of ones to the left of array A
A = np.eye(3)
b = np.c_[np.ones(A.shape[0]), A]

# Adding a row below array A
c = np.r_[A, [A[1]]]

# Mixing vectors and scalars
d = np.r_[A[0], [1, 2, 3], A[1]]</code>

結論

np.c_[ を活用することにより。 ..] と np.r_[...] を使用すると、列と行を NumPy 配列にシームレスに追加でき、データを効果的かつ効率的に操作できるようになります。

以上がNumPy 配列に追加の列を追加するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。