numpyarrayappend详解

一、numpyarrayappend介绍

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.append(a, b)
print(c)  # 输出 [1 2 3 4 5 6]

numpyarrayappend是numpy数组中的一个方法，用于将一个数组或者一个值向另一个数组中添加，生成一个新的数组。该方法会返回一个新的数组，不会修改原有数组。

一般情况下，我们在向一个数组中添加一个数组或者单个值时，使用numpyarrayappend方法会更加方便快捷，而且能够保持数组的完整性。接下来我们将从多个方面对numpyarrayappend方法进行详细阐述。

二、numpyarrayappend的使用

1、向数组中添加单个值

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.append(a, 4)
print(b)  # 输出 [1 2 3 4]

这里创建了一个数组a，然后使用numpyarrayappend方法在数组a中添加了一个值4，生成了一个新的数组b。该方法的参数中第一个参数为数组，第二个参数为要添加的值。

2、向数组中添加另一个数组

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.append(a, b)
print(c)  # 输出 [1 2 3 4 5 6]

这里创建了两个数组a和b，然后使用numpyarrayappend方法将数组b中的元素添加到数组a中，生成了一个新的数组c。

3、向多维数组中添加元素

arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
arr2 = np.array([[7, 8, 9]])
arr3 = np.append(arr1, arr2, axis=0)
print(arr3) # 输出 [[1 2 3]
            #      [4 5 6]
            #      [7 8 9]]

该例中，我们创建了一个二维数组arr1和一个二维数组arr2，然后使用numpyarrayappend方法将数组arr2添加到数组arr1的末尾，生成了一个新的数组arr3。需要注意的是，这里使用了axis参数指定了添加的轴，axis=0表示添加到原数组的末尾。

三、numpyarrayappend的注意事项

1、numpyarrayappend不改变原有数组

需要注意的是，numpyarrayappend方法不会修改原有数组，而是返回一个新的数组。我们来看下面的例子：

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.append(a, b)
print(a)  # 输出 [1 2 3]
print(c)  # 输出 [1 2 3 4 5 6]

在这个例子中，原有的数组a没有改变。

2、numpyarrayappend中的数据类型需要一致

当向一个数组中添加另一个数组时，要保证两个数组的数据类型一致。

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4.1, 5.2, 6.3])
c = np.append(a, b)
print(c)  # 输出 [1.  2.  3.  4.1 5.2 6.3]

在这个例子中，我们创建了一个整型数组a和一个浮点型数组b，当我们将数组b添加到数组a中时，生成了一个浮点型数组。

3、使用numpyarrayappend的效率较低

当数组的长度不断增加时，效率会越来越低。这是因为numpyarrayappend方法需要重新分配内存空间，将原数组的数据拷贝到新的内存空间中，然后再添加新的元素。如果多次添加操作，数组的长度将不断增加，这样就会频繁地申请内存和拷贝数据，导致效率较低。

四、结语

numpyarrayappend方法在向一个数组中添加单个值或者数组时，非常方便快捷。但是需要注意原有数组不会改变，添加的数据类型需要一致，效率较低。我们需要根据实际需求选择合适的添加方式。