Как добавить вектор в матрицу

Question

У меня есть матрица формы (13,10) Я хочу добавить вектор нулей, пока форма не станет 20 строк и 10 столбцов

    a=([[1,2,3,.......,10],
        [1,2,3,.......,10],
                    .
                    .   
        [13,14,.......,10]]). # this is the 13th row
   b=([0,0,0,....0])         # has length 10

Я хочу дополнить "a" с помощью "b"в начале до "а" имеет 20 строк

Answer 1

z = np.zeros((13, 10))
x = np.zeros((1, 10))
y = np.vstack((z, x))
y.shape
(14, 10)

Чек vstack

Answer 2

Сначала мы можем инициализировать матрицу, заполненную нулями для нужной фигуры, затем скопировать a в первые 13 строк. В любом случае, нам нужно сформировать новую матрицу, поскольку нет способа возиться с уже существующими матрицами / векторами, поскольку нам нужно выделить больше памяти для дополнительных пустых строк.

Ниже приведен пример демонстрации:

# inputs
In [30]: a
Out[30]: 
array([[ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10],
       [ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10],
       [ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10],
       [ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10],
       [ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10],
       [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20],
       [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20],
       [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20],
       [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20],
       [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20],
       [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20],
       [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20],
       [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]])

In [31]: b
Out[31]: array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])

---

# initialize a zero array for the desired shape
In [32]: appended = np.zeros((20, b.shape[0]))

# copy `a` to first few rows
In [33]: appended[:a.shape[0], :] = a

# expected output
In [34]: appended
Out[34]: 
array([[ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.],
       [ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.],
       [ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.],
       [ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.],
       [ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10.],
       [11., 12., 13., 14., 15., 16., 17., 18., 19., 20.],
       [11., 12., 13., 14., 15., 16., 17., 18., 19., 20.],
       [11., 12., 13., 14., 15., 16., 17., 18., 19., 20.],
       [11., 12., 13., 14., 15., 16., 17., 18., 19., 20.],
       [11., 12., 13., 14., 15., 16., 17., 18., 19., 20.],
       [11., 12., 13., 14., 15., 16., 17., 18., 19., 20.],
       [11., 12., 13., 14., 15., 16., 17., 18., 19., 20.],
       [11., 12., 13., 14., 15., 16., 17., 18., 19., 20.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])

Answer 3

Попробуйте np.row_stack:

a = np.ones((13,10))
b = np.zeros(10)
a_pad = np.row_stack((a,b))
a_pad
array([[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])

Делайте это, пока не получите желаемую длину. может быть while цикл или что-то еще проще, просто сложите b = np.zeros((7,10)), чтобы получить 20, которые вы хотите

Answer 4

Вы можете использовать np.pad, чтобы обнулить массив с нулями на интересующей оси, пока он не примет нужную форму.Вот пример:

a = np.random.randint(0,10,(10,13))
print(a.shape)
# (10, 13)

padded = np.pad(a,(((20-a.shape[0]),0),(0,0)), mode = 'constant')
print(padded.shape)
# (20, 13)

print(padded)
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [3, 6, 6, 2, 2, 7, 8, 6, 6, 8, 2, 8, 3],
       [4, 5, 4, 8, 2, 0, 6, 6, 7, 6, 4, 9, 4],
       [6, 5, 8, 1, 1, 0, 1, 4, 7, 0, 5, 4, 9],
       [9, 0, 1, 3, 3, 9, 8, 2, 0, 4, 9, 4, 4],
       [9, 6, 1, 9, 9, 9, 2, 6, 0, 9, 9, 4, 0],
       [1, 2, 4, 0, 8, 3, 1, 7, 3, 9, 2, 0, 3],
       [5, 5, 4, 0, 6, 7, 0, 1, 7, 0, 3, 2, 1],
       [6, 8, 6, 3, 8, 9, 0, 5, 9, 9, 5, 3, 6],
       [0, 3, 9, 7, 6, 1, 5, 4, 8, 7, 5, 2, 7],
       [8, 3, 4, 0, 2, 7, 4, 3, 2, 7, 1, 3, 9]])