Numpy - thêm hàng vào mảng

Làm thế nào để thêm một hàng vào một mảng numpy?

Tôi có một mảng A:

A = array([[0, 1, 2], [0, 2, 0]])

Tôi muốn thêm các hàng vào mảng này từ một mảng X khác nếu phần tử đầu tiên của mỗi hàng trong X đáp ứng một điều kiện cụ thể.

Mảng Numpy không có phương thức 'chắp thêm' như danh sách, hoặc có vẻ như vậy.

Nếu A và X là danh sách, tôi sẽ chỉ làm:

for i in X:
    if i[0] < 3:
        A.append(i)

Có một cách numpythonic để làm tương đương?

Cảm ơn, S ;-)

Là Xgì Nếu nó là một mảng 2D, làm thế nào bạn có thể so sánh hàng của nó với một số : i < 3?

EDIT sau bình luận của OP:

A = array([[0, 1, 2], [0, 2, 0]])
X = array([[0, 1, 2], [1, 2, 0], [2, 1, 2], [3, 2, 0]])

thêm vào Atất cả các hàng từ Xnơi phần tử đầu tiên < 3:

import numpy as np
A = np.vstack((A, X[X[:,0] < 3]))

# returns: 
array([[0, 1, 2],
       [0, 2, 0],
       [0, 1, 2],
       [1, 2, 0],
       [2, 1, 2]])

bạn cũng có thể làm điều này:

  newrow = [1,2,3]
  A = numpy.vstack([A, newrow])

Vì câu hỏi này đã được 7 năm trước, trong phiên bản mới nhất mà tôi đang sử dụng là phiên bản numpy 1.13 và python3, tôi đang làm điều tương tự với việc thêm một hàng vào ma trận, hãy nhớ đặt dấu ngoặc kép cho đối số thứ hai, nếu không, nó sẽ tăng lỗi kích thước.

Ở đây tôi đang thêm vào ma trận A

1 2 3
4 5 6

với một hàng

7 8 9

sử dụng tương tự trong np.r_

A= [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
np.append(A, [[7, 8, 9]], axis=0)

    >> array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6],
              [7, 8, 9]])
#or 
np.r_[A,[[7,8,9]]]

Chỉ cần một ai đó xen vào, nếu bạn muốn thêm một cột,

array = np.c_[A,np.zeros(#A's row size)]

theo những gì chúng ta đã làm trước đây trên ma trận A, thêm một cột vào nó

np.c_[A, [2,8]]

>> array([[1, 2, 3, 2],
          [4, 5, 6, 8]])

Bạn cũng có thể làm điều này:

newrow = [1,2,3]
A = numpy.concatenate((A,newrow))

Nếu không có tính toán nào là cần thiết sau mỗi hàng, thì việc thêm hàng vào python sẽ nhanh hơn nhiều, sau đó chuyển đổi thành numpy. Dưới đây là các thử nghiệm thời gian sử dụng python 3.6 so với numpy 1.14, thêm 100 hàng, mỗi hàng một lần:

import numpy as np 
from time import perf_counter, sleep

def time_it():
    # Compare performance of two methods for adding rows to numpy array
    py_array = [[0, 1, 2], [0, 2, 0]]
    py_row = [4, 5, 6]
    numpy_array = np.array(py_array)
    numpy_row = np.array([4,5,6])
    n_loops = 100

    start_clock = perf_counter()
    for count in range(0, n_loops):
       numpy_array = np.vstack([numpy_array, numpy_row]) # 5.8 micros
    duration = perf_counter() - start_clock
    print('numpy 1.14 takes {:.3f} micros per row'.format(duration * 1e6 / n_loops))

    start_clock = perf_counter()
    for count in range(0, n_loops):
        py_array.append(py_row) # .15 micros
    numpy_array = np.array(py_array) # 43.9 micros       
    duration = perf_counter() - start_clock
    print('python 3.6 takes {:.3f} micros per row'.format(duration * 1e6 / n_loops))
    sleep(15)

#time_it() prints:

numpy 1.14 takes 5.971 micros per row
python 3.6 takes 0.694 micros per row

Vì vậy, giải pháp đơn giản cho câu hỏi ban đầu, từ bảy năm trước, là sử dụng vstack () để thêm một hàng mới sau khi chuyển đổi hàng thành một mảng numpy. Nhưng một giải pháp thực tế hơn nên xem xét hiệu suất kém của vstack trong những trường hợp đó. Nếu bạn không cần chạy phân tích dữ liệu trên mảng sau mỗi lần thêm, tốt hơn là đệm các hàng mới vào danh sách hàng python (thực sự là một danh sách các danh sách) và thêm chúng thành một nhóm vào mảng numpy sử dụng vstack () trước khi thực hiện bất kỳ phân tích dữ liệu.

import numpy as np
array_ = np.array([[1,2,3]])
add_row = np.array([[4,5,6]])

array_ = np.concatenate((array_, add_row), axis=0)

Nếu bạn có thể thực hiện việc xây dựng trong một thao tác duy nhất, thì một câu trả lời như vstack-with-Fancy-index là một cách tiếp cận tốt. Nhưng nếu điều kiện của bạn phức tạp hơn hoặc các hàng của bạn xuất hiện nhanh chóng, bạn có thể muốn phát triển mảng. Trong thực tế, cách thức numpythonic để làm một cái gì đó như thế này - tự động phát triển một mảng - là tự động phát triển một danh sách:

A = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
Alist = [r for r in A]
for i in range(100):
    newrow = np.arange(3)+i
    if i%5:
        Alist.append(newrow)
A = np.array(Alist)
del Alist

Danh sách được tối ưu hóa cao cho loại mẫu truy cập này; bạn không có lập chỉ mục đa chiều tiện lợi khi ở dạng danh sách, nhưng miễn là bạn đang nối thêm thì khó có thể làm tốt hơn danh sách các mảng hàng.

Tôi sử dụng 'np.vstack' nhanh hơn, EX:

import numpy as np

input_array=np.array([1,2,3])
new_row= np.array([4,5,6])

new_array=np.vstack([input_array, new_row])

Bạn có thể sử dụng numpy.append()để nối một hàng vào mảng numpty và định hình lại thành ma trận sau này.

import numpy as np
a = np.array([1,2])
a = np.append(a, [3,4])
print a
# [1,2,3,4]
# in your example
A = [1,2]
for row in X:
    A = np.append(A, row)