Numpy 数组添加行|极客教程

Numpy 数组添加行

在机器学习和数据分析中，经常需要处理大型数据集。Numpy是Python中一个非常有用的库，它提供了高性能的多维数组对象以及用于处理这些数组的函数。在Numpy中，可以使用numpy.append()函数来添加行到一个现有的数组。

Numpy 添加行的原理

在Numpy中，数组是一个固定大小的序列，如果想要在现有的数组中添加行，需要创建一个新的数组，并将现有的数组和添加的行一起拷贝到新的数组中。

Numpy 添加行的方法

方法一：使用`numpy.append()`

Numpy提供了一个非常方便的函数numpy.append()，可以用来在一个数组的末尾添加行。这个函数的语法如下：

numpy.append(arr, values, axis=None)

参数解释：

arr：输入的数组。
values：要添加的行，可以是单个行或者多个行的数组。
axis：选择轴向，如果不提供则认为是横向。

接下来，我们来看一个例子：

import numpy as np

# 创建一个3x2的数组
array = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 创建要添加的行
new_row = np.array([7, 8])

# 添加行
new_array = np.append(array, [new_row], axis=0)

print(new_array)

输出结果：

Numpy 数组添加行

方法二：使用数组索引

另一种添加行的方法是使用数组索引。可以通过创建一个更大的数组，并将原始数组的内容以及新的行一起复制到新的数组中。

import numpy as np

# 创建一个3x2的数组
array = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 创建要添加的行
new_row = np.array([7, 8])

# 创建一个更大的数组
new_array = np.empty((array.shape[0]+1, array.shape[1]))

# 复制原始数组的内容到新的数组中
new_array[:-1] = array

# 添加新的行
new_array[-1] = new_row

print(new_array)

输出结果：

Numpy 数组添加行