将列添加到现有的 numpy 数组

在数据分析和统计学中，常常需要把新的数据添加到已存在的 numpy 数组中。下面介绍两种简单的方法来添加新的列到现有的 numpy 数组中。

方法一：使用 numpy.c_

可以使用 numpy.c_[] 将新的一列添加到现有的 numpy 数组中。以下是一个示例：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
print("初始数组：\n", a)

# 将 [7, 8, 9] 添加到数组 a 的第三列
b = np.c_[a, [7, 8, 9]]
print("添加新列后的数组：\n", b)

输出结果为：

初始数组：
 [[1 2]
  [3 4]
  [5 6]]
添加新列后的数组：
 [[1 2 7]
  [3 4 8]
  [5 6 9]]

在上述示例中，numpy.c_[] 的第一个参数是已有的数组 a，第二个参数是要添加的新列 [7, 8, 9]。

方法二：使用 numpy.append

你也可以使用 numpy.append() 来添加新的列到已有的 numpy 数组中。以下是一个示例：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
print("初始数组：\n", a)

# 将 [7, 8, 9] 添加到数组 a 的第三列
b = np.append(a, np.array([[7], [8], [9]]), axis=1)
print("添加新列后的数组：\n", b)

输出结果为：

初始数组：
 [[1 2]
  [3 4]
  [5 6]]
添加新列后的数组：
 [[1 2 7]
  [3 4 8]
  [5 6 9]]

在上述示例中，numpy.append() 的第一个参数是已有的数组 a，第二个参数是要添加的新列。axis=1 表示在水平方向上拼接数组，即添加新的列。注意，要添加的新列必须是一个二维数组，否则会出错。

使用 numpy.c_[] 或 numpy.append() 可以方便地添加新的列到已有的 numpy 数组中。这两种方法都很容易掌握，并且在数据分析和统计学中经常用到。