Numpy Append

Numpy Append

参考：numpy append

Numpy是Python中一个强大的数值计算库，它提供了大量的数组操作功能，其中numpy.append()函数是用来在数组的末尾添加元素的一个非常有用的函数。本文将详细介绍numpy.append()函数的使用方法，包括其语法、参数以及提供一系列的示例代码。

1. numpy.append()函数概述

numpy.append()函数用于将值附加到numpy数组的末尾。它返回一个新的数组，并不会在原地修改原数组。

语法

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

• arr: 要附加数据的输入数组。
• values: 要添加到arr末尾的值。这些值应该与arr的形状相兼容（除了指定的轴）。
• axis: 沿着它添加的轴，如果没有提供轴，则两个数组会被展平。

返回值

返回一个包含原始数组和附加值的新数组。

2. numpy.append()函数的使用

示例1：向一维数组添加元素

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])
values = np.array([4, 5])
result = np.append(arr, values)
print(result)

Output:

示例2：向二维数组添加行

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
values = np.array([[5, 6]])
result = np.append(arr, values, axis=0)
print(result)

Output:

示例3：向二维数组添加列

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
values = np.array([[5], [6]])
result = np.append(arr, values, axis=1)
print(result)

Output:

示例4：没有指定轴的情况

import numpy as np

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

Output:

示例5：添加多维数组

import numpy as np

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

Output:

3. numpy.append()在实际应用中的示例

示例6：合并来自不同数据源的数据

import numpy as np

data1 = np.array([1, 2, 3])
data2 = np.array([4, 5, 6])
combined_data = np.append(data1, data2)
print(combined_data)

Output:

示例7：动态添加数据

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3])
new_data = np.array([4, 5, 6])
for value in new_data:
    data = np.append(data, value)
print(data)

Output:

示例8：使用append进行数据预处理

import numpy as np

raw_data = np.array([1, 2, 3])
processed_data = np.append(raw_data, [0, 0, 0])
print(processed_data)

Output:

示例9：在模拟中添加数据点

import numpy as np

time_series = np.array([100, 101, 102])
new_data_point = np.array([103])
time_series = np.append(time_series, new_data_point)
print(time_series)

Output:

示例10：构建动态数组

import numpy as np

dynamic_array = np.array([])
for i in range(5):
    dynamic_array = np.append(dynamic_array, i)
print(dynamic_array)

Output:

4. 总结

在本文中，我们详细介绍了numpy.append()函数的用法和应用场景。通过多个示例，我们展示了如何在实际问题中使用numpy.append()来处理和分析数据。