Добавление нового столбца в 2D массив NumPy: эффективные методы

Быстрый ответ

Для добавления нового столбца в двумерный массив NumPy примените функцию numpy.column_stack:

import numpy as np

# Исходный массив
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])

# Столбец для добавления
new_col = np.array([5, 6])

# Расширяем массив
arr_expanded = np.column_stack((arr, new_col))

Если работаете со структурированными массивами с именованными полями, воспользуйтесь numpy.lib.recfunctions.append_fields:

from numpy.lib import recfunctions as rfn

# Создаем структурированный массив
dtype = [('col1', int), ('col2', int)]
arr = np.array([(1, 2), (3, 4)], dtype=dtype)

# Добавляем новое поле
arr_expanded = rfn.append_fields(arr, 'col3', [5, 6], usemask=False)

В итоге полученный массив будет расширен новым столбцом.

Разнообразие сценариев: для каждого свое

Подход к добавлению столбца зависит от ваших требований и структуры массива. Давайте рассмотрим несколько распространенных случаев:

Добавление столбца в числовые массивы

Если требуется добавить столбец, заполненный нулями, используйте следующие методы:

# Добавляем столбец нулей
arr_with_zeros = np.c_[arr, np.zeros(arr.shape[0])]
# Или через hstack для большей гибкости
arr_with_zeros = np.hstack((arr, np.zeros((arr.shape[0], 1))))

Помните о необходимости согласования типов данных в массивах.

Ускорение обработки больших массивов данных

Если скорость выполнения операций критична, выполните сравнение различных методов, например, np.hstack, np.column_stack:

# Для маленьких массивов подойдет следующее:
new_arr = np.zeros((arr.shape[0], arr.shape[1] + 1))
new_arr[:, :-1] = arr

Сохранение континуальности массива

Существуют методы добавления столбцов, позволяющие сохранить последовательность расположения элементов массива в памяти.

Добавление множества столбцов или уникальных типов данных

Добавление нескольких столбцов

Если необходимо добавить несколько столбцов, примените np.concatenate:

# Добавляем два новых столбца
extra_cols = np.array([[5, 6], [7, 8]])
arr_expanded = np.concatenate((arr, extra_cols), axis=1)

Добавление данных разных типов

В структурированных массивах для добавления данных разных типов используйте rfn.append_fields.

Визуализация

Представьте массив NumPy как поезд, где каждый вагон – это столбец:

Исходный Поезд:  🚂🚃🚃🚃

Мы хотим добавить еще один вагон:

Новый Вагон: 🚋 (будет добавлен)

Для этого мы присоединяем новый вагон к нашему поезду с помощью:

np.column_stack((train_array, new_coach_array))

И в результате наш поезд приобретет новый вагон:

Расширенный Поезд: 🚂🚃🚃🚃🚋

Эта аналогия помогает понять, как мы можем модифицировать массив, эффектно добавляя к нему столбец.

Манипуляции с массивами

Индексация: использование срезов

Применяйте срезы 1:4 для более эффектного управления массивами.

Правила широковещательной передачи массивов

При добавлении одномерного столбца в двумерный массив следуйте правилам широковещательной передачи NumPy:

# Адаптируем новый столбец для добавления
new_col_shaped = new_col.reshape(-1, 1)
arr_expanded = np.hstack((arr, new_col_shaped))

Сохранение исходного массива

Важно сохранять исходный массив без изменений, работать следует с его копией.

Полезные материалы

1. Официальная документация NumPy: np.column_stack — подробная информация о методе объединения 1D массивов в 2D массив.
2. Stack Overflow: Как добавить дополнительный столбец в массив NumPy? — здесь представлены решения для разнообразных сценариев.
3. Официальная документация NumPy: np.hstack — описание метода горизонтального объединения массивов.
4. Официальная документация NumPy: np.append — описание метода для добавления элементов в массивы.
5. Scipy lecture notes: NumPy – создание и манипуляции числовыми данными — проект, представляющий серию учебников для начинающих пользователей NumPy.
6. Официальная документация NumPy: numpy.concatenate — описание реализации объединения массивов по оси.
7. Понимание типов данных в Python | Руководство по науке о данных на Python — ресурс для понимания структуры и типов данных в массивах NumPy.