使用np.append函数的简单教程

QYQJ • 2024-10-04 00:24 • 编程

1. 介绍

在Python的数据科学领域中，numpy是一个广泛使用的库，它提供了很多方便的函数和数据结构，尤其是array(数组)。发挥array(数组)最大价值的一个函数是np.append。

np.append(arr, values, axis=None)函数将数组values添加到数组arr后面。其中arr可以是ndarray、列表、元组等可迭代对象，而values参数可以是要附加到arr的单个值或者是要堆叠到arr的另一个数组。

axis参数指示新值添加到arr的哪个轴上，如果为None，则跨所有轴扩展arr。

import numpy as np

例如，定义一个数组：

x = np.array([1, 2, 3])

如果要添加一个值4，可以使用如下代码：

x = np.append(x, 4)

得到的结果如下：

array([1, 2, 3, 4])

如果添加单个值的数量很多（例如添加100个2），可以使用如下代码：

x = np.append(x, np.repeat(2, 100))

如果添加的是另一个数组，则可以使用如下代码：

y = np.array([4, 5, 6])

np.append(x, y)

得到的结果如下：

array([1, 2, 3, 4, 4, 5, 6])

此外，np.append还可以沿不同轴附加数组：

x = np.array([[1, 2], [3, 4]])

y = np.array([[5, 6]])

np.append(x, y, axis=0)

得到的结果如下：

array([[1, 2],       [3, 4],       [5, 6]])

我们可以将两个数组进行拼接，得到一个更大的数组，然后根据需要获取或者修改所需部分的元素。

例如，定义一个数组：

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

如果我们需要获取3, 4, 5这个一部分，可以使用如下代码：

x[2:5]

得到的结果如下：

array([3, 4, 5])

如果我们需要修改3, 4, 5这个一部分，可以使用如下代码：

x[2:5] = np.array([0, 0, 0])

再次查看数组x，得到的结果如下：

array([1, 2, 0, 0, 0, 6])

有时候，我们需要将数组沿一个新的轴重塑或者“展平”（摊平），即将它们转换为更适合我们的需求的格式。

例如，定义一个数组：

x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

如果我们想要将数组沿一个新的轴重塑，可以使用如下代码：

np.reshape(x, (2, 3))

得到的结果如下：

array([[1, 2, 3],       [4, 5, 6]])

如果我们想要“展平”该数组，可以使用如下代码：

x.flatten()

得到的结果如下：

array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

np.append函数是numpy中一个非常有用的函数，可以实现数组的快速添加和扩充。

通过上面的讲解，我们可以掌握np.append函数的具体用法，还可以了解到一些加深理解和使用的技巧。

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