2013-11-20 54 views

回答

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最简单的方法:

a = np.array([1 + 2j, 5 + 7j]) 
a = np.insert(a, 0, 0) 

然后:

>>> a 
array([ 0.+0.j, 1.+2.j, 5.+7.j]) 

注意,这将创建一个新的阵列,它实际上并没有插入0到原来的数组。

有几种替代np.insert,所有这些也创建一个新的数组:

In [377]: a 
Out[377]: array([ 1.+2.j, 5.+7.j]) 

In [378]: np.r_[0, a] 
Out[378]: array([ 0.+0.j, 1.+2.j, 5.+7.j]) 

In [379]: np.append(0, a) 
Out[379]: array([ 0.+0.j, 1.+2.j, 5.+7.j]) 

In [380]: np.concatenate([[0], a]) 
Out[380]: array([ 0.+0.j, 1.+2.j, 5.+7.j]) 

In [381]: np.hstack([0, a]) 
Out[381]: array([ 0.+0.j, 1.+2.j, 5.+7.j]) 

In [382]: np.insert(a, 0, 0) 
Out[382]: array([ 0.+0.j, 1.+2.j, 5.+7.j]) 
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另一种方法是“水平堆叠”(也创建新的数组):

np.hstack((0,a)) 
+2

这似乎快两倍,插入我的测试100元阵列 – xioxox

+0

我看到下列错误:ValueError异常:所有输入数组必须具有相同的维数 – lacrima

+0

@Iacrima你'了'的数组可能> = 2个维度.....使用'a.ndim'来检查'a.shape' – atomh33ls

2

另外,如果你有一个n维数组,你需要指定轴,否则它会变平:

np.insert(my_array, 0, myvalue, axis=1) 
-1

此外,如果您想要添加n个具有零值的行数。你可以创建一个零数组,并使用hstack:

zero_array = np.zeros([n]) 
new = np.hstack([zero_array,old_array]) 
0

我计时所有五个不同的方法在数组开头插入一个元素。下面是结果:

In [20]: %timeit np.hstack([1, [1, 2, 3]]) 
10000 loops, best of 3: 30.4 µs per loop 

In [21]: %timeit np.insert([1, 2, 3], 0, 1) 
10000 loops, best of 3: 46.6 µs per loop 

In [22]: %timeit np.r_[[1], [1, 2, 3]] 
10000 loops, best of 3: 32.8 µs per loop 

In [28]: %timeit np.append(1, [1, 2, 3]) 
10000 loops, best of 3: 23.4 µs per loop 

In [29]: %timeit np.concatenate([[1], [1, 2, 3]]) 
The slowest run took 6.43 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached. 
100000 loops, best of 3: 8.79 µs per loop 
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