引言
在 Python 中， Numpy 是一个非常受欢迎的科学计算库，主要用于处理各种数值数据，尤其是数组。Python 原生的 list 对象和数组相比，性能和灵活性都有所不足。因此，Numpy 数组得到了广泛的应用和支持。添加新元素到 Numpy 数组中是常用的操作，这篇文章将会探讨如何使用Numpy数组添加元素。
正文
1、使用np.append追加元素
使用numpy的append方法向数组追加元素是非常简单的。不需要知道数组在内存中的位置。
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
new_arr = np.append(arr, 6)
print(new_arr)
代码执行后，打印出新数组：[1 2 3 4 5 6]。
2、使用np.insert插入元素
当需要在指定位置插入元素时，可以使用numpy的insert方法。
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
new_arr = np.insert(arr, 2, 9)
print(new_arr)
该代码块将元素9插入到了数组索引2位置，执行后打印出新数组：[1 2 9 3 4 5]。
3、使用np.concatenate合并数组
当需要合并两个数组时，可以使用numpy的concatenate方法。
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
new_arr = np.concatenate((arr1, arr2))
print(new_arr)
执行后，打印新数组：[1 2 3 4 5 6]。
4、使用np.vstack和np.hstack堆叠数组
当需要水平或垂直堆叠两个或多个数组时，可以使用 numpy 的 vstack 和 hstack方法。
水平堆叠
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
new_arr = np.hstack((arr1, arr2))
print(new_arr)
执行后，打印新数组：[1 2 3 4 5 6]。
垂直堆叠
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
new_arr = np.vstack((arr1, arr2))
print(new_arr)
打印新数组：[[1 2 3] [4 5 6]]。
小结
本文中，我们介绍了向Numpy数组添加元素的若干方法，包括追加元素、插入元素、合并数组以及水平垂直堆叠数组。这些方法对于处理大规模数据非常有用，可以提高代码效率和可读性。在使用这些方法时，需要注意数组的维度和数据类型是否匹配等因素。
原创文章，作者：QCVF，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/131970.html
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