Hướng dẫn how to add a column to a matrix in python - cách thêm cột vào ma trận trong python

Có một số cách trong Python để thêm các cột vào một ma trận. Tôi muốn thêm một cột vào đầu ma trận mxn của tôi trong Python.say, tôi có ma trận 1000x100 và tôi muốn biến nó thành ma trận 1000x101. Tôi muốn chèn cột mới có tất cả ones ngay từ đầu, tức là nó sẽ là cột đầu tiên mới của tôi. Có thể ở Python không?

Đây là mã của tôi- vector1 là một danh sách, ____10 là 1000

data=np.array(vector1)  
shape = ( cnt, 100 )
data=data.reshape(shape)

Bây giờ tôi muốn thêm một cột mới lúc đầu với tất cả các cột

Dan D.

71.8K14 Huy hiệu vàng98 Huy hiệu bạc119 Huy hiệu đồng14 gold badges98 silver badges119 bronze badges

Hỏi ngày 28 tháng 9 năm 2015 lúc 16:04Sep 28, 2015 at 16:04

4

Chức năng bạn đang tìm kiếm trong

import numpy as np

X = np.random.uniform(size=(10,3))
n,m = X.shape # for generality
X0 = np.ones((n,1))
Xnew = np.hstack((X,X0))

print(X)
[[ 0.78614426  0.24150772  0.94330932]
 [ 0.60088812  0.20427371  0.19453546]
 [ 0.31853252  0.31669057  0.82782995]
 [ 0.71749368  0.54609844  0.74924888]
 [ 0.86883981  0.54634575  0.83232409]
 [ 0.89313181  0.8006561   0.05072146]
 [ 0.79492088  0.07750024  0.45762175]
 [ 0.92350837  0.20587178  0.76987197]
 [ 0.0092076   0.0044617   0.04673518]
 [ 0.69569363  0.3315923   0.15093861]]

print(X0)
[[ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]]

print(Xnew)
[[ 0.78614426  0.24150772  0.94330932  1.        ]
 [ 0.60088812  0.20427371  0.19453546  1.        ]
 [ 0.31853252  0.31669057  0.82782995  1.        ]
 [ 0.71749368  0.54609844  0.74924888  1.        ]
 [ 0.86883981  0.54634575  0.83232409  1.        ]
 [ 0.89313181  0.8006561   0.05072146  1.        ]
 [ 0.79492088  0.07750024  0.45762175  1.        ]
 [ 0.92350837  0.20587178  0.76987197  1.        ]
 [ 0.0092076   0.0044617   0.04673518  1.        ]
 [ 0.69569363  0.3315923   0.15093861  1.        ]]

1 và

import numpy as np

X = np.random.uniform(size=(10,3))
n,m = X.shape # for generality
X0 = np.ones((n,1))
Xnew = np.hstack((X,X0))

print(X)
[[ 0.78614426  0.24150772  0.94330932]
 [ 0.60088812  0.20427371  0.19453546]
 [ 0.31853252  0.31669057  0.82782995]
 [ 0.71749368  0.54609844  0.74924888]
 [ 0.86883981  0.54634575  0.83232409]
 [ 0.89313181  0.8006561   0.05072146]
 [ 0.79492088  0.07750024  0.45762175]
 [ 0.92350837  0.20587178  0.76987197]
 [ 0.0092076   0.0044617   0.04673518]
 [ 0.69569363  0.3315923   0.15093861]]

print(X0)
[[ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]]

print(Xnew)
[[ 0.78614426  0.24150772  0.94330932  1.        ]
 [ 0.60088812  0.20427371  0.19453546  1.        ]
 [ 0.31853252  0.31669057  0.82782995  1.        ]
 [ 0.71749368  0.54609844  0.74924888  1.        ]
 [ 0.86883981  0.54634575  0.83232409  1.        ]
 [ 0.89313181  0.8006561   0.05072146  1.        ]
 [ 0.79492088  0.07750024  0.45762175  1.        ]
 [ 0.92350837  0.20587178  0.76987197  1.        ]
 [ 0.0092076   0.0044617   0.04673518  1.        ]
 [ 0.69569363  0.3315923   0.15093861  1.        ]]

2:

Ví dụ,

import numpy as np

X = np.random.uniform(size=(10,3))
n,m = X.shape # for generality
X0 = np.ones((n,1))
Xnew = np.hstack((X,X0))

print(X)
[[ 0.78614426  0.24150772  0.94330932]
 [ 0.60088812  0.20427371  0.19453546]
 [ 0.31853252  0.31669057  0.82782995]
 [ 0.71749368  0.54609844  0.74924888]
 [ 0.86883981  0.54634575  0.83232409]
 [ 0.89313181  0.8006561   0.05072146]
 [ 0.79492088  0.07750024  0.45762175]
 [ 0.92350837  0.20587178  0.76987197]
 [ 0.0092076   0.0044617   0.04673518]
 [ 0.69569363  0.3315923   0.15093861]]

print(X0)
[[ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]]

print(Xnew)
[[ 0.78614426  0.24150772  0.94330932  1.        ]
 [ 0.60088812  0.20427371  0.19453546  1.        ]
 [ 0.31853252  0.31669057  0.82782995  1.        ]
 [ 0.71749368  0.54609844  0.74924888  1.        ]
 [ 0.86883981  0.54634575  0.83232409  1.        ]
 [ 0.89313181  0.8006561   0.05072146  1.        ]
 [ 0.79492088  0.07750024  0.45762175  1.        ]
 [ 0.92350837  0.20587178  0.76987197  1.        ]
 [ 0.0092076   0.0044617   0.04673518  1.        ]
 [ 0.69569363  0.3315923   0.15093861  1.        ]]

Đã trả lời ngày 28 tháng 9 năm 2015 lúc 16:22Sep 28, 2015 at 16:22

YuppienetworkyyuppienetworkYuppieNetworking

8,5217 Huy hiệu vàng43 Huy hiệu bạc65 Huy hiệu Đồng7 gold badges43 silver badges65 bronze badges

2

Tôi tìm thấy chức năng

import numpy as np

X = np.random.uniform(size=(10,3))
n,m = X.shape # for generality
X0 = np.ones((n,1))
Xnew = np.hstack((X,X0))

print(X)
[[ 0.78614426  0.24150772  0.94330932]
 [ 0.60088812  0.20427371  0.19453546]
 [ 0.31853252  0.31669057  0.82782995]
 [ 0.71749368  0.54609844  0.74924888]
 [ 0.86883981  0.54634575  0.83232409]
 [ 0.89313181  0.8006561   0.05072146]
 [ 0.79492088  0.07750024  0.45762175]
 [ 0.92350837  0.20587178  0.76987197]
 [ 0.0092076   0.0044617   0.04673518]
 [ 0.69569363  0.3315923   0.15093861]]

print(X0)
[[ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]]

print(Xnew)
[[ 0.78614426  0.24150772  0.94330932  1.        ]
 [ 0.60088812  0.20427371  0.19453546  1.        ]
 [ 0.31853252  0.31669057  0.82782995  1.        ]
 [ 0.71749368  0.54609844  0.74924888  1.        ]
 [ 0.86883981  0.54634575  0.83232409  1.        ]
 [ 0.89313181  0.8006561   0.05072146  1.        ]
 [ 0.79492088  0.07750024  0.45762175  1.        ]
 [ 0.92350837  0.20587178  0.76987197  1.        ]
 [ 0.0092076   0.0044617   0.04673518  1.        ]
 [ 0.69569363  0.3315923   0.15093861  1.        ]]

3 khá tiện dụng khi thêm một cột vào một ma trận. Mã sau đây sẽ thêm một cột với tất cả các số không vào ma trận.

import numpy as np

np.c_[np.ones((100,1)),X]

Ở đây,

import numpy as np

X = np.random.uniform(size=(10,3))
n,m = X.shape # for generality
X0 = np.ones((n,1))
Xnew = np.hstack((X,X0))

print(X)
[[ 0.78614426  0.24150772  0.94330932]
 [ 0.60088812  0.20427371  0.19453546]
 [ 0.31853252  0.31669057  0.82782995]
 [ 0.71749368  0.54609844  0.74924888]
 [ 0.86883981  0.54634575  0.83232409]
 [ 0.89313181  0.8006561   0.05072146]
 [ 0.79492088  0.07750024  0.45762175]
 [ 0.92350837  0.20587178  0.76987197]
 [ 0.0092076   0.0044617   0.04673518]
 [ 0.69569363  0.3315923   0.15093861]]

print(X0)
[[ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]
 [ 1.]]

print(Xnew)
[[ 0.78614426  0.24150772  0.94330932  1.        ]
 [ 0.60088812  0.20427371  0.19453546  1.        ]
 [ 0.31853252  0.31669057  0.82782995  1.        ]
 [ 0.71749368  0.54609844  0.74924888  1.        ]
 [ 0.86883981  0.54634575  0.83232409  1.        ]
 [ 0.89313181  0.8006561   0.05072146  1.        ]
 [ 0.79492088  0.07750024  0.45762175  1.        ]
 [ 0.92350837  0.20587178  0.76987197  1.        ]
 [ 0.0092076   0.0044617   0.04673518  1.        ]
 [ 0.69569363  0.3315923   0.15093861  1.        ]]

4 là ma trận ban đầu.

Henry Yik

21,9K4 Huy hiệu vàng16 Huy hiệu bạc40 Huy hiệu đồng4 gold badges16 silver badges40 bronze badges

Đã trả lời ngày 27 tháng 6 năm 2019 lúc 3:23Jun 27, 2019 at 3:23

data=np.loadtxt('ex1data1.txt',delimiter=',')
X=data[:,0]
Y=data[:,1]
X=(np.column_stack((np.ones(np.size(X)),X)))

In in x cho

[[ 1.      6.1101]
 [ 1.      5.5277]
 [ 1.      8.5186]
 [ 1.      7.0032]
 [ 1.      5.8598]
 [ 1.      8.3829]
 [ 1.      7.4764]
 [ 1.      8.5781]
 [ 1.      6.4862]
 [ 1.      5.0546]
 [ 1.      5.7107]
 [ 1.     14.164 ]
 [ 1.      5.734 ]
 [ 1.      8.4084]
 [ 1.      5.6407]
 [ 1.      5.3794]
 [ 1.      6.3654]
 [ 1.      5.1301]
 [ 1.      6.4296]
 [ 1.      7.0708]
 [ 1.      6.1891]
 [ 1.     20.27  ]
 [ 1.      5.4901]
 [ 1.      6.3261]
 [ 1.      5.5649]
 [ 1.     18.945 ]
 [ 1.     12.828 ]
 [ 1.     10.957 ]
 [ 1.     13.176 ]
 [ 1.     22.203 ]
 [ 1.      5.2524]
 [ 1.      6.5894]
 [ 1.      9.2482]
 [ 1.      5.8918]
 [ 1.      8.2111]
 [ 1.      7.9334]
 [ 1.      8.0959]
 [ 1.      5.6063]
 [ 1.     12.836 ]
 [ 1.      6.3534]
 [ 1.      5.4069]
 [ 1.      6.8825]
 [ 1.     11.708 ]
 [ 1.      5.7737]
 [ 1.      7.8247]
 [ 1.      7.0931]
 [ 1.      5.0702]
 [ 1.      5.8014]
 [ 1.     11.7   ]
 [ 1.      5.5416]
 [ 1.      7.5402]
 [ 1.      5.3077]
 [ 1.      7.4239]
 [ 1.      7.6031]
 [ 1.      6.3328]
 [ 1.      6.3589]
 [ 1.      6.2742]
 [ 1.      5.6397]
 [ 1.      9.3102]
 [ 1.      9.4536]
 [ 1.      8.8254]
 [ 1.      5.1793]
 [ 1.     21.279 ]
 [ 1.     14.908 ]
 [ 1.     18.959 ]
 [ 1.      7.2182]
 [ 1.      8.2951]
 [ 1.     10.236 ]
 [ 1.      5.4994]
 [ 1.     20.341 ]
 [ 1.     10.136 ]
 [ 1.      7.3345]
 [ 1.      6.0062]
 [ 1.      7.2259]
 [ 1.      5.0269]
 [ 1.      6.5479]
 [ 1.      7.5386]
 [ 1.      5.0365]
 [ 1.     10.274 ]
 [ 1.      5.1077]
 [ 1.      5.7292]
 [ 1.      5.1884]
 [ 1.      6.3557]
 [ 1.      9.7687]
 [ 1.      6.5159]
 [ 1.      8.5172]
 [ 1.      9.1802]
 [ 1.      6.002 ]
 [ 1.      5.5204]
 [ 1.      5.0594]
 [ 1.      5.7077]
 [ 1.      7.6366]
 [ 1.      5.8707]
 [ 1.      5.3054]
 [ 1.      8.2934]
 [ 1.     13.394 ]
 [ 1.      5.4369]]

Tôi đã tìm thấy cột_stack hoạt động hoàn hảo ... hy vọng nó sẽ giúp

Đã trả lời ngày 7 tháng 10 năm 2019 lúc 11:01Oct 7, 2019 at 11:01