我认为您的问题是您希望
np.append就地添加该列，但是由于存储的numpy数据的原因，它的作用是创建连接数组的副本
Returns-------append : ndarray A copy of `arr` with `values` appended to `axis`. Note that `append` does not occur in-place: a new array is allocated and filled. If `axis` is None, `out` is a flattened array.
所以你需要保存输出
all_data = np.append(...)：
my_data = np.random.random((210,8)) #recfromcsv('LIAB.ST.csv', delimiter='t')new_col = my_data.sum(1)[...,None] # None keeps (n, 1) shapenew_col.shape#(210,1)all_data = np.append(my_data, new_col, 1)all_data.shape#(210,9)替代方式：
all_data = np.hstack((my_data, new_col))#orall_data = np.concatenate((my_data, new_col), 1)
我相信这三个函数（以及
np.vstack）之间的唯一区别
axis是未指定when的默认行为：
concatenate
假设axis = 0
hstack
假设axis = 1
除非输入为1d，否则axis = 0
vstack``axis = 0
如果输入为1d，则假定在添加轴后append
展平数组
根据您的评论，并更加仔细地查看示例代码，我现在认为您可能想做的是在
记录数组中 添加一个 字段 。您都导入了返回
结构化数组 和返回略有不同的
记录数组
（）的两种方法。您现在使用的实际上是a
，这意味着最有可能是因为recarrays是记录的1d数组，其中每个记录都是具有给定dtype的元组。
__
genfromtxt
__
recfromcsv
__
recarray
recfromcsv``my_data``recarray``my_data.shape= (210,)
因此，您可以尝试以下操作：
import numpy as npfrom numpy.lib.recfunctions import append_fieldsx = np.random.random(10)y = np.random.random(10)z = np.random.random(10)data = np.array( list(zip(x,y,z)), dtype=[('x',float),('y',float),('z',float)])data = np.recarray(data.shape, data.dtype, buf=data)data.shape#(10,)tot = data['x'] + data['y'] + data['z'] # sum(axis=1) won't work on recarraytot.shape#(10,)all_data = append_fields(data, 'total', tot, usemask=False)all_data#array([(0.4374783740738456 , 0.04307289878861764, 0.021176067323686598, 0.5017273401861498),# (0.07622262416466963, 0.3962146058689695 , 0.27912715826653534 , 0.7515643883001745),# (0.30878532523061153, 0.8553768789387086 , 0.9577415585116588 , 2.121903762680979 ),# (0.5288343561208022 , 0.17048864443625933, 0.07915689716226904 , 0.7784798977193306),# (0.8804269791375121 , 0.45517504750917714, 0.1601389248542675 , 1.4957409515009568),# (0.9556552723429782 , 0.8884504475901043 , 0.6412854758843308 , 2.4853911958174133),# (0.0227638618687922 , 0.9295332854783015 , 0.3234597575660103 , 1.275756904913104 ),# (0.684075052174589 , 0.6654774682866273 , 0.5246593820025259 , 1.8742119024637423),# (0.9841793718333871 , 0.5813955915551511 , 0.39577520705133684 , 1.961350170439875 ),# (0.9889343795296571 , 0.22830104497714432, 0.20011292764078448 , 1.4173483521475858)], # dtype=[('x', '<f8'), ('y', '<f8'), ('z', '<f8'), ('total', '<f8')])all_data.shape#(10,)all_data.dtype.names#('x', 'y', 'z', 'total')
