python, numpy; Comment insérer un élément au début d'un tableau

voie la plus simple:

a = np.array([1 + 2j, 5 + 7j])
a = np.insert(a, 0, 0)

Puis:

>>> a
array([ 0.+0.j,  1.+2.j,  5.+7.j])

notez que ceci crée un nouveau tableau, il n'insère pas réellement le 0 dans le tableau d'origine.

il existe plusieurs alternatives à np.insert, qui créer un nouveau tableau:

In [377]: a
Out[377]: array([ 1.+2.j,  5.+7.j])

In [378]: np.r_[0, a]
Out[378]: array([ 0.+0.j,  1.+2.j,  5.+7.j])

In [379]: np.append(0, a)
Out[379]: array([ 0.+0.j,  1.+2.j,  5.+7.j])

In [380]: np.concatenate([[0], a])
Out[380]: array([ 0.+0.j,  1.+2.j,  5.+7.j])

In [381]: np.hstack([0, a])
Out[381]: array([ 0.+0.j,  1.+2.j,  5.+7.j])

In [382]: np.insert(a, 0, 0)
Out[382]: array([ 0.+0.j,  1.+2.j,  5.+7.j])

une alternative est "horizontal stack" (crée aussi un nouveau tableau):

np.hstack((0,a))

Aussi, si vous avez un n-dimensions, tableau, vous devez spécifier l'axe ainsi, sinon il se aplatie:

 np.insert(my_array, 0, myvalue, axis=1)

j'ai programmé tous les cinq différentes méthodes pour insérer un élément au début d'un tableau. Voici les résultats:

In [20]: %timeit np.hstack([1, [1, 2, 3]])
10000 loops, best of 3: 30.4 µs per loop

In [21]: %timeit np.insert([1, 2, 3], 0, 1)
10000 loops, best of 3: 46.6 µs per loop

In [22]: %timeit np.r_[[1], [1, 2, 3]]
10000 loops, best of 3: 32.8 µs per loop

In [28]: %timeit np.append(1, [1, 2, 3])
10000 loops, best of 3: 23.4 µs per loop

In [29]: %timeit np.concatenate([[1], [1, 2, 3]])
The slowest run took 6.43 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
100000 loops, best of 3: 8.79 µs per loop

en plus, si vous voulez ajouter n nombres de lignes avec des valeurs zéro. vous pouvez créer un tableau zéro et utiliser hstack:

zero_array = np.zeros([n])
new = np.hstack([zero_array,old_array])