Como adicionar uma linha a uma matriz em numpy (com exemplos)
Você pode usar a seguinte sintaxe para adicionar uma linha a uma matriz em NumPy:
#add new_row to current_matrix current_matrix = np. vstack ([current_matrix, new_row])
Você também pode usar a seguinte sintaxe para adicionar apenas linhas a uma matriz que atenda a uma determinada condição:
#only add rows where first element is less than 10 current_matrix = np. vstack ((current_matrix, new_rows[new_rows[:,0] < 10 ]))
Os exemplos a seguir mostram como usar essa sintaxe na prática.
Exemplo 1: Adicione uma linha à matriz em NumPy
O código a seguir mostra como adicionar uma nova linha a uma matriz em NumPy:
import numpy as np
#define matrix
current_matrix = np. array ([[1,2,3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
#define row to add
new_row = np. array ([10, 11, 12])
#add new row to matrix
current_matrix = np. vstack ([current_matrix, new_row])
#view updated matrix
current_matrix
array([[ 1, 2, 3],
[4,5,6],
[7, 8, 9],
[10, 11, 12]])
Observe que a última linha foi adicionada com sucesso à matriz.
Exemplo 2: Adicionar linhas à matriz com base na condição
O código a seguir mostra como adicionar várias novas linhas a uma matriz existente com base em uma condição específica:
import numpy as np
#define matrix
current_matrix = np. array ([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
#define potential new rows to add
new_rows = np. array ([[6, 8, 10], [8, 10, 12], [10, 12, 14]])
#only add rows where first element in row is less than 10
current_matrix = np. vstack ((current_matrix, new_rows[new_rows[:,0] < 10 ]))
#view updated matrix
current_matrix
array([[ 1, 2, 3],
[4,5,6],
[7, 8, 9],
[6, 8, 10],
[8, 10, 12]])
Somente linhas cujo primeiro elemento era menor que 10 foram adicionadas.
Nota : Você pode encontrar a documentação online completa para a função vstack() aqui .
Recursos adicionais
Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras operações comuns no NumPy:
Como encontrar o índice de valor na matriz NumPy
Como adicionar um array Numpy ao Pandas DataFrame
Como converter um array NumPy em Pandas DataFrame
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