C#中如何实现Matrix动态添加新行或新列

以下提供两种常用数据分析语言的落地方案，均不需要提前确定矩阵行列数，不存在的属性/行可自动创建：

Python 实现 #

推荐优先用pandas DataFrame实现，后续做矩阵运算、数据导出都更方便：

• 第一步：初始化空矩阵
  直接创建空DataFrame即可：

  import pandas as pd
  # 初始化空矩阵，无行无列
  dynamic_matrix = pd.DataFrame()
  

• 第二步：读取txt属性直接赋值
  逐行解析txt得到的属性名、属性值、所属行索引，直接赋值即可，不存在的行/属性列会自动创建，未赋值的位置默认填充NaN：

  # 示例：给行索引为sample_01的样本添加属性age，值为25
  dynamic_matrix.loc["sample_01", "age"] = 25
  # 示例：给行索引为sample_02的样本添加属性height，值为178
  dynamic_matrix.loc["sample_02", "height"] = 178
  

• 如果你需要转成标准numpy矩阵，调用dynamic_matrix.to_numpy()即可。

如果不想依赖第三方库，可以用嵌套字典实现轻量版本：

from collections import defaultdict
# 定义双层defaultdict，未赋值的位置默认返回0，可自定义为None等其他值
dynamic_matrix = defaultdict(lambda: defaultdict(int))
# 直接赋值即可，行/列不存在自动创建
dynamic_matrix[0]["age"] = 25

R 实现 #

推荐用tibble实现，扩容兼容性比原生data.frame更好：

• 初始化空矩阵：

  library(tibble)
  dynamic_matrix <- tibble()
  

• 赋值自动扩容：
  新增属性列直接赋值，长度不足自动补NA；新增行用rbind()即可，缺失属性自动补NA：

  # 新增属性列age
  dynamic_matrix[["age"]] <- c(25, 30)
  # 新增行
  dynamic_matrix <- rbind(dynamic_matrix, list(age = 22, height = 175))
  

注意：如果你的属性稀疏度很高（大部分位置为空值），建议用稀疏矩阵结构存储，Python可使用scipy.sparse类，R可使用Matrix包的稀疏矩阵类，能大幅降低内存占用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user15519784