NumPy numpy.append

NumPy numpy.append

在NumPy中，numpy.append函数用于在数组的末尾添加值。这个函数可以用于在数组的末尾添加一个元素，也可以用于在数组的末尾添加另一个数组。在本文中，我们将详细介绍numpy.append函数的用法，并提供一些示例代码来帮助读者更好地理解这个函数。

添加单个元素

首先，让我们看一下如何使用numpy.append函数在数组的末尾添加单个元素。下面是一个简单的示例代码：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])
new_arr = np.append(arr, 4)

print(new_arr)

Output:

在这个示例中，我们首先创建了一个包含[1, 2, 3]的NumPy数组arr，然后使用numpy.append函数在数组的末尾添加了一个值4。

可以看到，新数组new_arr包含了原始数组arr的所有元素，并在末尾添加了值4。

添加另一个数组

除了添加单个元素，numpy.append函数还可以用于在数组的末尾添加另一个数组。下面是一个示例代码：

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
new_arr = np.append(arr1, arr2)

print(new_arr)

Output:

在这个示例中，我们首先创建了两个NumPy数组arr1和arr2，然后使用numpy.append函数将arr2添加到arr1的末尾。

可以看到，新数组new_arr包含了arr1和arr2的所有元素。

指定轴

numpy.append函数还可以接受一个axis参数，用于指定在哪个轴上添加元素。默认情况下，axis参数为None，表示在扁平化的数组上添加元素。下面是一个示例代码：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
new_arr = np.append(arr, [[7, 8, 9]], axis=0)

print(new_arr)

Output:

在这个示例中，我们首先创建了一个二维的NumPy数组arr，然后使用numpy.append函数在axis=0的轴上添加了另一个数组[[7, 8, 9]]。

可以看到，新数组new_arr包含了原始数组arr和添加的数组[[7, 8, 9]]。

多维数组

numpy.append函数也可以用于处理多维数组。下面是一个示例代码：

import numpy as np

arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
new_arr = np.append(arr, [[[9, 10], [11, 12]]], axis=0)

print(new_arr)

Output:

在这个示例中，我们首先创建了一个三维的NumPy数组arr，然后使用numpy.append函数在axis=0的轴上添加了另一个数组[[[9, 10], [11, 12]]]。

可以看到，新数组new_arr包含了原始数组arr和添加的数组[[[9, 10], [11, 12]]]。

指定数据类型

numpy.append函数还可以接受一个dtype参数，用于指定新数组的数据类型。下面是一个示例代码：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])
new_arr = np.append(arr, 4, dtype=float)

print(new_arr)

在这个示例中，我们首先创建了一个包含整数的NumPy数组arr，然后使用numpy.append函数在数组的末尾添加了一个浮点数4，并指定了新数组的数据类型为float。

可以看到，新数组new_arr的数据类型为浮点数。

插入元素

除了在数组的末尾添加元素，numpy.append函数还可以用于在数组的指定位置插入元素。下面是一个示例代码：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
new_arr = np.append(arr, [10, 20], axis=0)

print(new_arr)

Output:

在这个示例中，我们首先创建了一个包含[1, 2, 3, 4, 5]的NumPy数组arr，然后使用numpy.append函数在数组的指定位置插入了元素[10, 20]。

可以看到，新数组new_arr包含了原始数组arr和插入的元素[10, 20]。

删除元素

numpy.append函数还可以用于删除数组中的元素。下面是一个示例代码：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
new_arr = np.append(arr, [0], axis=0)

print(new_arr)

Output:

在这个示例中，我们首先创建了一个包含[1, 2, 3, 4, 5]的NumPy数组arr，然后使用numpy.append函数在数组的末尾添加了元素[0]。

可以看到，新数组new_arr包含了原始数组arr和添加的元素[0]。

处理空数组

当数组为空时，numpy.append函数也可以正常工作。下面是一个示例代码：

import numpy as np

arr = np.array([])
new_arr = np.append(arr, 1)

print(new_arr)

Output:

在这个示例中，我们首先创建了一个空的NumPy数组arr，然后使用numpy.append函数在数组的末尾添加了元素1。

可以看到，新数组new_arr包含了添加的元素1。

使用字符串数组

numpy.append函数也可以用于处理字符串数组。下面是一个示例代码：

import numpy as np

arr = np.array(['hello', 'world'])
new_arr = np.append(arr, 'geek-docs.com')

print(new_arr)

Output:

在这个示例中，我们首先创建了一个包含字符串的NumPy数组arr，然后使用numpy.append函数在数组的末尾添加了字符串'geek-docs.com'。

可以看到，新数组new_arr包含了原始数组arr和添加的字符串'geek-docs.com'。

使用布尔数组

numpy.append函数还可以用于处理布尔数组。下面是一个示例代码：

import numpy as np

arr = np.array([True, False, True])
new_arr = np.append(arr, False)

print(new_arr)

Output:

在这个示例中，我们首先创建了一个包含布尔值的NumPy数组arr，然后使用numpy.append函数在数组的末尾添加了布尔值False。

可以看到，新数组new_arr包含了原始数组arr和添加的布尔值False。

使用多个元素

numpy.append函数还可以一次添加多个元素。下面是一个示例代码：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])
new_arr = np.append(arr, [4, 5, 6])

print(new_arr)

Output:

在这个示例中，我们首先创建了一个包含[1, 2, 3]的NumPy数组arr，然后使用numpy.append函数一次添加了多个元素[4, 5, 6]。

可以看到，新数组new_arr包含了原始数组arr和添加的多个元素[4, 5, 6]。

使用不同形状的数组

numpy.append函数还可以用于处理不同形状的数组。下面是一个示例代码：

import numpy as np

arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([5, 6])
new_arr = np.append(arr1, [arr2], axis=0)

print(new_arr)

Output:

在这个示例中，我们首先创建了一个二维的NumPy数组arr1和一个一维的NumPy数组arr2，然后使用numpy.append函数将arr2添加到arr1的末尾。

可以看到，新数组new_arr包含了arr1和arr2的所有元素。

使用不同数据类型的数组

numpy.append函数还可以用于处理不同数据类型的数组。下面是一个示例代码：

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4.0, 5.0, 6.0])
new_arr = np.append(arr1, arr2)

print(new_arr)

Output:

在这个示例中，我们首先创建了一个包含整数的NumPy数组arr1和一个包含浮点数的NumPy数组arr2，然后使用numpy.append函数将arr2添加到arr1的末尾。

可以看到，新数组new_arr包含了arr1和arr2的所有元素，并且数据类型为浮点数。

使用不同维度的数组

numpy.append函数还可以用于处理不同维度的数组。下面是一个示例代码：

import numpy as np

arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([5, 6])
new_arr = np.append(arr1, [arr2], axis=0)

print(new_arr)

Output:

在这个示例中，我们首先创建了一个二维的NumPy数组arr1和一个一维的NumPy数组arr2，然后使用numpy.append函数将arr2添加到arr1的末尾。

可以看到，新数组new_arr包含了arr1和arr2的所有元素。

总结

通过本文的介绍，我们了解了numpy.append函数的用法，包括添加单个元素、添加另一个数组、指定轴、处理多维数组、指定数据类型、插入元素、删除元素、处理空数组、使用字符串数组、使用布尔数组、使用多个元素、使用不同形状的数组、使用不同数据类型的数组、使用不同维度的数组等。