NumPy教程-numpy.append()在Python中的使用

numpy.append()函数是NumPy包中的一个函数。顾名思义，append意味着添加。numpy.append()函数用于将新值添加到现有的numpy数组中。此函数在数组末尾添加新值。

numpy.append()函数用于合并两个数组。它返回一个新数组，原始数组保持不变。

语法

numpy.append(arr, values, axis=None)

参数

append()函数有以下参数：

1) arr: array_like

这是一个ndarray。新值将添加到此数组的副本中。这个参数是必需的，在numpy.append()函数中发挥着重要作用。

2) values: array_like

这个参数定义了要添加到ndarray副本的值。需要注意的是，这些值必须与原始ndarray的形状相同，排除了轴。如果未定义轴，则这些值可以具有任何形状，并在使用之前被展平。

3) axis: int（可选）

这个参数定义了在哪个轴上添加值。当未给出轴时，ndarray和值都会在使用之前被展平。

返回值

此函数返回带有附加值的ndarray的副本。

示例 1：np.append()

import numpy as np 
a = np.array([[10, 20, 30], [40, 50, 60], [70, 80, 90]]) 
b = np.array([[11, 21, 31], [42, 52, 62], [73, 83, 93]]) 
c = np.append(a, b) 
c 

输出：

array([ 10,  20,  30,  40,  50,  60,  70,  80,  90, 11, 21, 31, 42, 52, 62, 73, 83,
       93])

上述代码中

• 我们使用别名np导入了numpy。
• 我们使用np.array()函数创建了一个数组'a'。
• 然后，我们使用相同的np.array()函数创建了另一个数组'b'。
• 我们声明了变量'c'，并将其赋值为np.append()函数的返回值。
• 我们在函数中传递了数组'a'和'b'。
• 最后，我们尝试打印数组的值。

在输出中，数组'a'和'b'的值已展平，而原始数组保持不变。

示例 2：np.append({a1, a2, ...}, axis=0)

import numpy as np 
a = np.array([[10, 20, 30], [40, 50, 60], [70, 80, 90]]) 
b = np.array([[11, 21, 31], [42, 52, 62], [73, 83, 93]]) 
c = np.append(a, b, axis=0) 
c 

上述代码中

• 我们使用别名np导入了numpy。
• 我们使用np.array()函数创建了一个数组'a'。
• 然后，我们使用相同的np.array()函数创建了另一个数组'b'。
• 我们声明了变量'c'，并将其赋值为np.append()函数的返回值。
• 我们在函数中传递了数组'a'和'b'，同时还传递了轴值为0。
• 最后，我们尝试打印数组的值。

在输出中，数组'a'和'b'的值已垂直地合并为一个数组，而原始数组保持不变。

输出：

array([[ 10,  20,  30],
       [ 40,  50,  60],
       [ 70,  80,  90],
       [11, 21, 31],
       [42, 52, 62],
       [73, 83, 93]])

示例 3：np.append({a1, a2, ...}, axis=1)

import numpy as np 
a = np.array([[10, 20, 30], [40, 50, 60], [70, 80, 90]]) 
b = np.array([[11, 21, 31], [42, 52, 62], [73, 83, 93]]) 
c = np.append(a, b, axis=1) 
c 

输出：

array([[ 10,  20,  30, 11, 21, 31],
       [ 40,  50,  60, 42, 52, 62],
       [ 70,  80,  90, 73, 83, 93]])