在循环中向矩阵添加列

Question

当条件变为真时，我试图在循环中将一个矩阵中的选择性列添加到另一个矩阵。我尝试了各种组合，但它使用 np.append 等命令在行中添加，任何帮助表示赞赏。谢谢

我尝试过 np.append、np.concatenation、np.hstack 命令，但没有得到所需的解决方案。

n,m=np.shape(K)

Z=np.array([])

for number in range(m):

    A=function

    if A<0.05:

        Z = np.append(Z,np.vstack(K[:,number]))

我想要具有满足条件 A 的 K 列的 Z 矩阵。像 Z=[K[:,3] K[:,8] K[:,10]]

Answer 1

In [21]: Z=np.array([])In [22]: Z.shapeOut[22]: (0,)您希望如何向具有这种形状的数组添加内容？np.append确实有效，但只是因为如果首先确定Z至少是 1d，那就是它破坏了它。In [23]: np.append(Z,np.arange(10))Out[23]: array([0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.])我们需要在 中使用某种大粗体字母numpy，表示不要尝试在循环中追加（或连接或堆叠）数组。您是否尝试构建一个列列表，然后只使用一个连接？alist = []for i in [3,8,10]:&nbsp; &nbsp; alist.append(K[:,[i]])print(alist)Z = np.concatenate(alist, axis=1)# Z=[K[:,3] K[:,8] K[:,10]]或者alist = []alist.append(3); alist.append(8); alist.append(10)Z = K[:,alist]重复拼接数组有两个大问题——速度慢，而且很难上手。该 (0,) 形状数组是空列表的有效替代品。如果您需要迭代地做事情，请考虑列表。list append 比较快，而且使用简单。

Answer 2

Numpy 实际上是用于快速/稳健的矩阵运算，例如乘法、加法等。因为，您正在处理排序行/列表的结构和操作。我强烈建议您使用Pandas Dataframe您可以根据条件轻松添加列甚至合并两个矩阵（是的，例如 sql 连接）。看看df.assigndf = pd.Dataframe(npArray)df.assign('newcolumn', yourNewColumnValuesAsList)