在 NumPy 中向矩阵添加行
Manav Narula
2023年1月30日
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在 NumPy 中使用
numpy.vstack()函数向矩阵添加一行 -
在 NumPy 中使用
numpy.append()函数向矩阵添加行 -
在 NumPy 中使用
numpy.r_()函数向矩阵添加一行 -
在 NumPy 中使用
numpy.insert()函数向矩阵添加一行
矩阵经常用于数学和统计学中的数据表示和求解多个线性方程。在编程中，二维数组被视为矩阵。
在 Python 中，numpy 模块用于处理数组。它具有许多可用于对矩阵执行不同运算的函数和类。
在本教程中，我们将学习如何在 numpy 中向矩阵添加一行。
在 NumPy 中使用 numpy.vstack() 函数向矩阵添加一行
vstack() 函数垂直堆叠数组。垂直堆叠两个 2D 数组等效于将行添加到矩阵中。
以下代码显示了这一点。
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
row = np.array([7, 8, 9])
arr = np.vstack([arr, row])
print(arr)
输出：
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
在 NumPy 中使用 numpy.append() 函数向矩阵添加行
numpy 模块中的 append() 函数可以将元素添加到数组的末尾。通过将 axis 指定为 0，我们可以使用此函数将行添加到矩阵中。
例如，
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
row = np.array([7, 8, 9])
arr = np.append(arr, [row], axis=0)
print(arr)
输出：
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
在 NumPy 中使用 numpy.r_() 函数向矩阵添加一行
numpy 模块中的 r_() 函数通过垂直组合将数组连接起来。
查看下面的代码，看看如何使用它向矩阵添加行。
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
row = np.array([7, 8, 9])
arr = np.r_[arr, [row]]
print(arr)
输出：
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
另外，我们也可以使用 concatenate() 函数。concatenate() 函数结合了两个或多个数组，因此可以用来获得所需的结果。
例如，
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
row = np.array([7, 8, 9])
arr = np.concatenate((arr, [row]), axis=0)
print(arr)
输出：
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
在 NumPy 中使用 numpy.insert() 函数向矩阵添加一行
insert() 函数沿指定的轴和位置添加对象。它可以用来在我们所需的特定位置在矩阵中插入一行。
例如，
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
row = np.array([7, 8, 9])
row_n = arr.shape[0] # last row
arr = np.insert(arr, row_n, [row], axis=0)
print(arr)
输出：
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
在上面的代码中，我们将行添加到矩阵的末尾。shape() 函数返回数组的维数，该维数显示矩阵中的行总数。
作者： Manav Narula
Manav is a IT Professional who has a lot of experience as a core developer in many live projects. He is an avid learner who enjoys learning new things and sharing his findings whenever possible.
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