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Jose Hermosilla Rodrigo
Asked: 2020-12-14 15:56:23 +0800 CST 2020-12-14 15:56:23 +0800 CST

如何将行插入到 numpy 数组中？

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我有一个用 numpy 创建的数组：

matriz = numpy.matrix([]);

我尝试在循环中插入行（类似）：

for i in range(3) : matriz = numpy.insert(matriz, i, [i + 1, 0, 0])

我预计结果是：

matrix([[1, 0, 0], [2, 0, 0], [3, 0, 0]])

但是我得到：

matrix([[ 1.,  2.,  3.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])

我究竟做错了什么？

python

1 Answers

  1. Best Answer

    发生这种情况是因为您没有指明要向其添加数据的轴（0forfilas和1for columnas）。如果未指定此参数，则首先将数组/矩阵展平，如您在以下文档中所见numpy.insert()：

    轴：int，可选

    沿其插入值的轴。如果axis为None，则首先将arr展平。

    正确的语法是：

    matriz=numpy.insert(matriz, i, [i + 1, 0, 0], axis=0)

    问题是您正在尝试将包含三列的行添加到 1x0 矩阵。这会引发错误。解决方案可能是初始化一个 3 行但为空的数组。为此，我们可以使用numpy.empty：

    import numpy

matriz =  numpy.matrix(numpy.empty(shape=(0,3), dtype=int))
for i in range(3):
    matriz=numpy.insert(matriz, i, [i + 1, 0, 0], axis = 0)

    无论如何，有更有效的方法可以做到这一点：

    import numpy

matriz = numpy.matrix([[i+1, 0, 0] for i in range(3)], dtype=int)

    我指定了数据类型，dtype因为如果我不这样做，它将是float默认值。

    在这两种情况下，我们得到：

    matrix([[1, 0, 0],    
        [2, 0, 0],    
        [3, 0, 0]])

    尽管第一种方法（使用np.insert()）比第二种方法（列表推导）效率低得多，但添加 100,000 行时我得到以下结果：

    np.insert(): 9.337375402450562 秒
    list comprehensions: 0.07504963874816895 秒

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