一、np.append()
在numpy的函數庫中,np.append()函數是一個常用的數組操作函數。它在進行數組操作時能夠將兩個數組進行拼接,並返回一個拼接後的新數組。
np.append(arr, values, axis=None)
- arr:目標數組
- values:要追加的數組,可以是一個數組或者一個數組列表
- axis:拼接的維度,默認為None, 若設為0,則按列進行拼接,反之按行進行拼接
二、np.append什麼意思?
np.append()函數接收兩個參數,一個是目標數組,一個是追加數組,其中目標數組是固定的,而追加數組可以是一個數組或者一個數組列表。np.append()的核心概念就是「拼接」,它會將兩個或多個數組在指定的維度上按順序拼接在一起,生成一個新的數組。
三、np.append函數的常用用法
1. np.append用法
np.append()函數最常用的用法就是將一個數組與另一個數組拼接在一起,生成一個新的數組。下面是一個例子,它將兩個原始數組按列拼接在一起,生成一個新的二維數組。
import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b = np.array([[5, 6], [7, 8]]) result = np.append(a, b, axis=1) print(result)
輸出結果:[[1 2 5 6], [3 4 7 8]]
2. np.append()例子
除了按列拼接外,np.append()還可以按行進行拼接。下面是一個例子,它將兩個原始數組按行進行拼接,生成一個新的二維數組。
import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b = np.array([[5, 6], [7, 8]]) result = np.append(a, b, axis=0) print(result)
輸出結果:[[1 2], [3 4], [5 6], [7 8]]
3. np.append函數for循環中
在for循環中使用np.append()函數也是很常見的用法,可以很方便地向目標數組逐一追加數組元素。下面是一個例子,它使用for循環向目標數組中逐一添加新元素。
import numpy as np arr = np.empty((0,3), int) for i in range(5): x = np.array([i, i+1, i+2]) arr = np.append(arr, x.reshape(1,3), axis=0) print(arr)
輸出結果:[[0 1 2], [1 2 3], [2 3 4], [3 4 5], [4 5 6]]
四、np.append存在的一些問題
1. np.append太慢了
在大量數據處理時,使用np.append()容易導致內存分配錯誤和性能上的瓶頸問題。而且每次使用np.append()時都會生成新的數組,這很容易導致數組拷貝,從而增加運行成本和內存佔用。為了解決這個問題,我們可以使用其他的數據處理方式,如預分配數組、拼接數組等。
2. np.append函數typeerror
np.append()函數只能用於numpy數組,當向它傳遞非數組參數時,它會報錯。這是因為np.append()實際上是對numpy數組進行操作的,所以只能接收numpy數組作為參數。
總結
本篇文章對numpy中的np.append()函數進行了詳細探究,從np.append()函數的含義、用法,以及np.append()函數存在的問題進行了介紹。我們可以通過對np.append()函數的了解和實踐,更好地掌握和利用numpy庫的相關技術,提高數據處理效率。
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