使用numpy.append时会自动变成一维是为什么

使用 `numpy.append()` 函数向数组中添加元素时，如果添加的元素是一个一维数组，那么添加后的结果确实会变成一维数组，这是因为 `numpy.append()` 函数会将传入的数组展平成一维数组，然后再添加元素。具体来说，`numpy.append()` 函数会将原始数组和要添加的元素都展平成一维数组，然后将两个一维数组拼接在一起，最终返回一个新的一维数组。

举个例子，假设有一个二维数组 `a`，其形状为 `(2, 3)`，内容为：

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

现在我们想向这个数组的末尾添加一行 `[7, 8, 9]`，可以使用以下代码：

import numpy as np

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

c = np.append(a, b, axis=0)
print(c)

输出结果为：

array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

可以看到，最终的结果是一个一维数组，而不是原来的二维数组。如果想要保持原来的二维数组形状，可以将要添加的元素也变成一个二维数组，例如：

import numpy as np

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

c = np.append(a, b, axis=0)
print(c)

输出结果为：

array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

这样就得到了一个形状为 `(3, 3)` 的新数组，保持了原来的二维形状。