Numpy Python中如何追加数组而不会使其降维

在Python应用中，数组是使用频率最高的数据类型之一，Numpy是Python中最基础也是最常用的数组库之一。在使用Numpy创建数组时，我们时常会遇到需要追加数组的场景，这时候我们会使用numpy.append()。但是，使用numpy.append()方法时往往会发生数组降位的问题，给我们的程序带来麻烦。那么，如何才能追加数组而不会使其降维呢？请看下文。

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1. numpy.append()方法的用法

numpy.append()方法的用法是：numpy.append(arr, values, axis=None)，其中：

• arr：base array，即原数组。
• values：要被追加到arr的数组。
• axis：表示在哪个方向上进行追加。默认是展平的。

如果需要在原数组上追加数组，代码示例如下：

import numpy as np

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

如果需要在一个二维的数组中，一行一行进行追加，代码示例如下：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])    # 二维数组
b = np.array([[7, 8, 9]])    # 一维数组
a = np.append(a, b, axis=0)
print(a)    # output: [[1 2 3]
            #          [4 5 6]
            #          [7 8 9]]

需要注意的是，在使用numpy.append()方法时，一定要先保证values数组的形状和arr的形状是一样的，否则会引发ValueError错误。

2. 数组降维问题

在使用numpy.append()方法时，往往会发生数组降维的问题。在默认情况下，numpy.append()方法会将values数组展开，并追加到arr数组形成新的一维数组。

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = np.array([7, 8, 9])
a = np.append(a, b)
print(a)    # output: [1 2 3 4 5 6 7 8 9]

观察上述代码中的输出结果，可以发现b数组被展开后直接与a数组进行了追加，最终结果是一维数组。如果需要避免这种情况，我们需要对numpy.append()方法进行改进。

3. 不降维的方法

在上述示例中，我们可以在numpy.append()方法中指定axis参数，将其设置为0。这样，我们就可以将values数组逐行追加到arr数组。

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = np.array([7, 8, 9])
a = np.append(a, [b], axis=0)
print(a)    # output: [[1 2 3]
            #          [4 5 6]
            #          [7 8 9]]

在这个示例中，我们将values数组b进行了一次包装，然后指定axis=0，实现了向二维数组中逐行进行追加，最终得到的结果是不降维的。需要特别注意的是，我们在values中添加一对方括号（[b]），将其转化为二维数组。

我们也可以利用numpy.vstack()和numpy.concatenate()方法实现数组的不降维追加，代码示例如下：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = np.array([[7, 8, 9]])

# 使用np.vstack()方法进行垂直方向上的数组不降维追加
c = np.vstack((a, b))
print(c)    # output: [[1 2 3]
            #          [4 5 6]
            #          [7 8 9]]

# 使用np.concatenate()方法进行水平方向上的数组不降维追加
d = np.concatenate((a, b.T), axis=1)
print(d)    # output: [[1 2 3 7]
            #          [4 5 6 8]
            #          [0 0 0 9]]

在这个示例中，我们使用了numpy.vstack()方法将b数组进行了纵向组合，而使用numpy.concatenate()方法将b数组进行了横向组合，得到了不降维的结果。

总结

在本文中，我们介绍了在Python中使用Numpy追加数组时可能会遇到的数组降维问题，以及如何解决这个问题。具体地，我们使用numpy.append()方法，结合axis参数来逐行进行追加，实现了不降维的数组追加。最后，我们还介绍了使用numpy.vstack()和numpy.concatenate()方法实现数组的不降维追加。这些方法能够方便地解决Python中Numpy数组追加问题，对于进行数字计算和数据分析的工作具有重要的意义。