Добавление дополнительного столбца в 2D-массив с питоном

Question

У меня есть двумерный массив, который имеет форму (867, 43).Моя цель - добавить дополнительный столбец (значение np.nan) в качестве ведущего столбца к этому массиву, чтобы форма стала (867, 44).

Примером может быть:

# sub-section of array
>>> arr[:2, :5]

array([[-0.30368954,  2.8808107 ,  5.8833385 ,  8.6606045 , 11.242557  ],
       [-0.22719575,  3.0030012 ,  6.065371  ,  8.924864  , 11.561942  ]],
  dtype=float32)

превратится в:

# same sub-section
>>> f[:2,:5]

array([[        nan, -0.30368954,  2.8808107 ,  5.8833385 ,  8.6606045 ],
       [        nan, -0.22719575,  3.0030012 ,  6.065371  ,  8.924864  ]],
  dtype=float32)

т.е. значения будут смещены вправо, так как горизонтальный размер увеличился на единицу.

Answer 1

Вы можете использовать np.hstack():

import numpy as np

my_arr = np.array([[-0.30368954,  2.8808107 ,  5.8833385 ,  8.6606045 , 11.242557  ],
                [-0.22719575,  3.0030012 ,  6.065371  ,  8.924864  , 11.561942  ]])

col = np.empty((my_arr.shape[0],1))
col[:] = np.nan
np.hstack((col, my_arr))

Возвращает:

[[        nan -0.30368954  2.8808107   5.8833385   8.6606045  11.242557  ]
 [        nan -0.22719575  3.0030012   6.065371    8.924864   11.561942  ]]

Answer 2

Использование np.insert ()

>>> import numpy as np
>>> arr
array([[-0.30368954,  2.8808107 ,  5.8833385 ,  8.6606045 , 11.242557  ],
       [-0.22719575,  3.0030012 ,  6.065371  ,  8.924864  , 11.561942  ]],

>>> arr = np.insert(arr, 0, np.nan, axis=0)
>>> arr
array([[        nan, -0.30368954,  2.8808107 ,  5.8833385 ,  8.6606045 , 11.242557  ],
       [        nan, -0.22719575,  3.0030012 ,  6.065371  ,  8.924864  , 11.561942  ]],

Answer 3

Посмотрите на стек .Редактировать: уточнение;Я использую функцию broadcasting , чтобы вставить новую ось вдоль второго измерения, и hstack добавит ось вдоль нулевой оси (по умолчанию для hstack - строки или первое измерение).

from numpy import array, hstack, nan, newaxis
a = array([[-0.30368954,  2.8808107 ,  5.8833385 ,  8.6606045 , 11.242557  ],
       [-0.22719575,  3.0030012 ,  6.065371  ,  8.924864  , 11.561942  ]],
  dtype=float32)

tmp = ones((a.shape[0])) * nan # create nan array
print(hstack((tmp[:, newaxis], a))) # append along zero axis 

Выход:

[[        nan -0.30368954  2.88081074  5.88333845  8.66060448 11.24255657]
 [        nan -0.22719575  3.00300121  6.06537104  8.92486382 11.5619421 ]]