python - Python numpy 在矩阵的开头和结尾插入列
问题描述
我需要将边界附加到我的矩阵，它只是在矩阵的开头和最后一列和行的末尾重复第一列和行。
我有这个 PoC：
matrix = np.arange(20).reshape(4,5)
[[ 0 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8 9]
[10 11 12 13 14]
[15 16 17 18 19]]
当我像这样在顶部和底部插入行时，它工作正常。
shape = matrix.shape (4,5)
matrix_t = np.insert(matrix, [0, shape[0]], [matrix[0], matrix[shape[0]-1]], axis=0)
[[ 0 1 2 3 4]
[ 0 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8 9]
[10 11 12 13 14]
[15 16 17 18 19]
[15 16 17 18 19]]
如您所见，它已添加0 1 2 3 4为第一行和15 16 17 18 19最后一行。
现在我想做同样的事情，只是在左侧和右侧附加列。稍微简化一下上面的代码，我是这样做的（需要重塑以创建列向量）。
temp1 = np.arange(4).reshape(4,1)
temp2 = np.arange(4, 8, 1).reshape(4,1)
matrix_t = np.insert(matrix, [0, 5], [temp1, temp2], axis=1)
然后我得到了这个错误：
Traceback (most recent call last):
File "main.py", line 33, in <module>
matrix_t = np.insert(matrix, [0, 5], [temp1, temp2], axis=1)
File "/usr/lib/python3/dist-packages/numpy/lib/function_base.py", line 3496, in insert
new[slobj] = values
ValueError: total size of new array must be unchanged
当我这样做时，它工作得很好：
matrix_t = np.insert(matrix, [0, 5], temp1, axis=1)
[[ 0 0 1 2 3 4 0]
[ 1 5 6 7 8 9 1]
[ 2 10 11 12 13 14 2]
[ 3 15 16 17 18 19 3]]
我错过了什么？
解决方案
insert文档：
values : array_like
Values to insert into `arr`. If the type of `values` is different
from that of `arr`, `values` is converted to the type of `arr`.
`values` should be shaped so that ``arr[...,obj,...] = values``
is legal.
你的起始数组：
In [40]: arr = np.arange(20).reshape(4,5)
添加新行：
In [42]: np.insert(arr, [0, 4], [arr[0], arr[-1]], axis=0)
Out[42]:
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14],
[15, 16, 17, 18, 19],
[15, 16, 17, 18, 19]])
该values规范意味着这两个匹配：
In [48]: np.array([arr[0], arr[-1]])
Out[48]:
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[15, 16, 17, 18, 19]])
In [49]: Out[42][[0,4],:]
Out[49]:
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[15, 16, 17, 18, 19]])
values不是list; 它是array_like，这意味着insert将从该输入创建一个数组。
当我们尝试添加新列时：
In [50]: temp1 = np.arange(4).reshape(4,1)
...: temp2 = np.arange(4, 8, 1).reshape(4,1)
...: np.insert(arr, [0, 5], [temp1, temp2], axis=1)
---------------------------------------------------------------------------
...
ValueError: shape mismatch: value array of shape (2,4,1) could not be broadcast to indexing result of shape (2,4)
不同的消息，但同样的问题。查看值列表的数组版本：
In [51]: np.array([temp1, temp2])
Out[51]:
array([[[0],
[1],
[2],
[3]],
[[4],
[5],
[6],
[7]]])
那是 (2,4,1) 数组。它试图将其放入 (2,4) 插槽中：
In [52]: np.ones((4,7),int)[:,[0,5]]
Out[52]:
array([[1, 1],
[1, 1],
[1, 1],
[1, 1]])
如果我们在轴 1 上加入 temp 以创建一个 (2,4) 数组，则插入工作：
In [53]: np.concatenate([temp1,temp2], axis=1)
Out[53]:
array([[0, 4],
[1, 5],
[2, 6],
[3, 7]])
In [54]: np.insert(arr, [0, 5], Out[53], axis=1)
Out[54]:
array([[ 0, 0, 1, 2, 3, 4, 4],
[ 1, 5, 6, 7, 8, 9, 5],
[ 2, 10, 11, 12, 13, 14, 6],
[ 3, 15, 16, 17, 18, 19, 7]])
np.insert是通用的，试图处理很多情况，因此理解输入可能很棘手。
===
您的第一个插入可以通过索引或连接（vstack为了更简单的符号）轻松完成：
In [56]: arr[[0]+[0,1,2,3]+[3]]
Out[56]:
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14],
[15, 16, 17, 18, 19],
[15, 16, 17, 18, 19]])
In [57]: np.vstack([arr[0],arr,arr[-1]])
Out[57]:
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14],
[15, 16, 17, 18, 19],
[15, 16, 17, 18, 19]])
np.concatenate([arr[[0]],arr,arr[[-1]]])是相同的，其中arr[[0]]是 (1,5) 形。
并且带有列连接的列插入（temp1已经具有 (4,1) 形状）：
In [58]: np.concatenate([temp1, arr, temp2], axis=1)
Out[58]:
array([[ 0, 0, 1, 2, 3, 4, 4],
[ 1, 5, 6, 7, 8, 9, 5],
[ 2, 10, 11, 12, 13, 14, 6],
[ 3, 15, 16, 17, 18, 19, 7]])