numpy数组如何在开头添加元素？

Question

我有以下的numpy数组

import numpy as np

X = np.array([[5.], [4.], [3.], [2.], [1.]])

我想在开头插入[6.]。 我尝试过：

X = X.insert(X, 0)

如何往X中插入内容？

- piRSquared

Answer 1

numpy有一个insert函数，可以通过np.insert进行访问，具有文档。

在这种情况下，您需要像这样使用它：

X = np.insert(X, 0, 6., axis=0)

第一个参数X指定要插入的对象。

第二个参数0指定位置。

第三个参数6.指定要插入的内容。

第四个参数axis=0指定在每列的位置0进行插入。我们也可以选择行，但因为X是列向量，所以我觉得保持一致性更好。

- Rosey

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np.insert将使用新值替换对象。我有什么遗漏吗？ - Shiang Hoo

可能是我的编译器出了问题... np.insert现在无法替换元素... - Shiang Hoo

关于axis=0的更多信息，请参见https://medium.com/@panjeh/numpy-insert-prepend-element-to-numpy-array-with-axis-parameter-875296ed87af - panjeh

Answer 2

我刚刚写了一些代码，需要进行大约100,000次操作，因此我需要找出最快的方法。虽然我不是代码效率方面的专家，但我可以通过在jupyter笔记本中使用“%%timeit”魔术函数来弄清楚一些事情。

我的发现： np.concatenate(([number],array))需要的时间最少。我们称它为1x时间。

np.asarray([number] + list(array))需要的时间约为2倍。 np.r_[number,array]需要的时间约为4倍。

np.insert(array,0,number)似乎是最糟糕的选项，在这里需要8倍时间。

我不知道这会随着数组大小（我使用一个形状为（15，）的数组）而改变，并且我提出的大多数选项仅适用于您想将该数字放在开头的情况。然而，由于问题正在询问这个问题，我认为这是一个进行这些比较的好地方。

- jbf81tb

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太棒了！不仅第一种选项更快，而且可以轻松地用于插入整个序列...例如，在我的情况下，我想在开头插入几个零；aa =np.concatenate(([0]*99, aa))...因为我在平滑之前操作信号，然后找到峰值。 - Mohd

Answer 3

您可以尝试以下方法：

X = np.append(arr = np.array([[6]]), values = X, axis= 0)

不要将6插入到现有的X中，而是将6附加在X后面。

因此，第一个参数 arr 是标量6的numpy数组，第二个参数是要添加的数组，第三个参数是我们想要添加的位置

- Okroshiashvili

Answer 4

我知道这是一个相当古老的问题，但一个简短的解决方案是使用numpy切片技巧：

np.r_[[[6.]], X]

如果您需要在二维中执行此操作，可以使用np.c_。 我认为这是我能想到的最简洁版本。

- T0eJam

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顺便说一句：当然，您也可以通过简单地颠倒顺序来附加这种方式。 - T0eJam

Answer 5

arr = np.random.rand(1000000)
%timeit np.concatenate(([-1],arr))
1.33 ms ± 23.1 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

arr = np.random.rand(1000000)
%timeit np.asarray([-1] + list(arr))
63.7 ms ± 691 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

arr = np.random.rand(1000000)
%timeit np.r_[-1,arr]
1.41 ms ± 35.1 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

arr = np.random.rand(1000000)
%timeit np.insert(arr,0,-1)
1.39 ms ± 24.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

- Grigory Makeev