使用np.append函數的簡單教程

1. 介紹

在Python的數據科學領域中，numpy是一個廣泛使用的庫，它提供了很多方便的函數和數據結構，尤其是array(數組)。發揮array(數組)最大價值的一個函數是np.append。

2. 正文

1. 理解np.append函數

np.append(arr, values, axis=None)函數將數組values添加到數組arr後面。其中arr可以是ndarray、列表、元組等可迭代對象，而values參數可以是要附加到arr的單個值或者是要堆疊到arr的另一個數組。

axis參數指示新值添加到arr的哪個軸上，如果為None，則跨所有軸擴展arr。

2. np.append功能舉例

import numpy as np

例如，定義一個數組：

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

如果要添加一個值4，可以使用如下代碼：

x = np.append(x, 4)

得到的結果如下：

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

如果添加單個值的數量很多（例如添加100個2），可以使用如下代碼：

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

如果添加的是另一個數組，則可以使用如下代碼：

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

np.append(x, y)

得到的結果如下：

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

此外，np.append還可以沿不同軸附加數組：

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

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

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

得到的結果如下：

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

3. np.append的使用技巧

3.1 獲取和修改數組的一部分

我們可以將兩個數組進行拼接，得到一個更大的數組，然後根據需要獲取或者修改所需部分的元素。

例如，定義一個數組：

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

如果我們需要獲取3, 4, 5這個一部分，可以使用如下代碼：

x[2:5]

得到的結果如下：

array([3, 4, 5])

如果我們需要修改3, 4, 5這個一部分，可以使用如下代碼：

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

再次查看數組x，得到的結果如下：

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

3.2 數組重塑

有時候，我們需要將數組沿一個新的軸重塑或者「展平」（攤平），即將它們轉換為更適合我們的需求的格式。

例如，定義一個數組：

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

如果我們想要將數組沿一個新的軸重塑，可以使用如下代碼：

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

得到的結果如下：

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

如果我們想要「展平」該數組，可以使用如下代碼：

x.flatten()

得到的結果如下：

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

3. 小結

np.append函數是numpy中一個非常有用的函數，可以實現數組的快速添加和擴充。

通過上面的講解，我們可以掌握np.append函數的具體用法，還可以了解到一些加深理解和使用的技巧。