如何扩展NumPy数组维度（新增列），有没有更高效的实现方法？

更简洁高效的实现方案 #

你当前使用列表推导配合np.insert的方案需要逐行遍历数组，数据量较大时性能偏低，以下是基于NumPy向量化运算的优化方案：

• 方案1：使用np.c_（写法最简洁）

a = np.c_[a, np.full(a.shape[0], 5)]

• 方案2：使用np.hstack（水平拼接，性能最优）
  注意需要将填充列调整为二维列向量，和原数组维度匹配：

a = np.hstack([a, np.full((a.shape[0], 1), 5)])

• 方案3：使用np.column_stack
  专门用于按列拼接数组，无需额外调整一维数组的维度：

a = np.column_stack([a, np.full(a.shape[0], 5)])

以上三种方案均为整体向量化操作，不需要逐行遍历数组，运行效率远高于你当前的实现，数组规模越大性能优势越明显。

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