numpy将值列添加到多维数组以进行区分

Question

我有一个形状数组，如下所示：（162060，2，128）我使用numpy.diff（步骤等于1）执行了微分，现在微分数组的形状为：（162060，2，127），我希望以前的形状为将零添加到每个元素的2个数组的第一列，即（2,127）->（2,128）

我该如何执行呢？ 使用numpy.concatenate并没有帮助，因为它添加到结尾，我希望零开头

Answer 1

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更新资料

要使用numpys插入函数，请按照以下步骤操作：

X = np.insert(X, pos, obj, axis=0)

1. X指定要插入的目标对象

2. pos指定插入位置

3. obj指定要插入的内容

4. axis = 0是可选的，它指定沿其插入值的轴。 如果axis为None，则arr首先被展平。

Answer 2

如果要添加零（例如），可以使用numpy.pad()函数：

import numpy as np
np.pad(array_to_expand, ((0, 0), (0, 0), (1, 0)), 'constant', constant_values=0)

另一个选择是使用numpy.dstack ：

np.dstack([np.zeros((162060, 2)), array_to_expand])

要么，

np.dstack([np.zeros(array_to_expand.shape[:2]), array_to_expand])

啊，最后是numpy.concatenate ：

np.concatenate([np.zeros((162060, 2, 1)), array_to_expand], axis=2)

要么，

np.concatenate([np.zeros(array_to_expand.shape[:2] + (1,)), array_to_expand], axis=2)

Answer 3

虽然您可以扩展其他答案的方式（或者适当使用串联），但从代码可读性的角度来看，我认为创建写大小的数组并显式地讲更有意义。区分成那个数组。 对我来说，这是最易读的版本。

derivatives = np.zeros_like(values)
derivatives[:,:,1:] = np.diff(values)