“扩展” Numpy ndarray的好方法？

是否有"扩展" Numpy Ndarray的好方法？说我有这样的ndarray：

[[1 2]
 [3 4]]

我希望每行都通过填充零来包含更多元素：

[[1 2 0 0 0]
 [3 4 0 0 0]]

我知道必须有一些蛮力的方法（例如，用零构建一个较大的数组，然后从旧小数组中复制元素），只是想知道是否有Pythonic方法可以这样做。尝试过numpy.reshape但没有工作：

import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
np.reshape(a, (2, 5))

Numpy抱怨：ValueError: total size of new array must be unchanged

答案

有索引技巧r_和c_。

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
>>> z = np.zeros((2, 3), dtype=a.dtype)
>>> np.c_[a, z]
array([[1, 2, 0, 0, 0],
       [3, 4, 0, 0, 0]])

如果这是绩效关键代码，您可能更喜欢使用等效的np.concatenate而不是索引技巧。

>>> np.concatenate((a,z), axis=1)
array([[1, 2, 0, 0, 0],
       [3, 4, 0, 0, 0]])

也有np.resize和np.ndarray.resize，但是它们有一些局限性（由于Numpy在内存中列出了数据的方式），因此请阅读有关这些数据的docstring。您可能会发现，简单的串联是更好的。

顺便说一句，当我需要做到这一点时，我通常只是以您已经提到的基本方式来做（创建一个零数量并在其中分配较小的数组），我对此一无所知！

来自: stackoverflow.com

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