np.array后追加数值

在Python中，可以使用NumPy库中的`np.append()`函数来向NumPy数组中追加数值。`np.append()`函数的用法如下：

import numpy as np

# 创建一个NumPy数组
arr = np.array([1, 2, 3])

# 追加单个数值到数组末尾
new_arr = np.append(arr, 4)
print(new_arr)  # 输出：[1 2 3 4]

# 追加多个数值到数组末尾
new_arr = np.append(arr, [4, 5, 6])
print(new_arr)  # 输出：[1 2 3 4 5 6]

在上面的例子中，我们首先创建了一个NumPy数组`arr`，然后使用`np.append()`函数将数值4追加到数组末尾，得到了新的数组`new_arr`。同样地，我们也可以一次追加多个数值到数组末尾。

需要注意的是，`np.append()`函数会返回一个新的数组，原始数组并没有被修改。因此，我们需要将返回的新数组赋值给一个变量，以便后续使用。

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相关问题

np.array[np.array]

`np.array[np.array]` 表示的是一个二维的 NumPy 数组，其中每个元素也是一个 NumPy 数组。可以看作是一个由 NumPy 数组构成的矩阵。可以通过索引方式来获取其中的元素，例如 `array` 表示获取矩阵中第一行第二列的元素。

需要注意的是，要使用 `np.array` 创建二维数组，需要提供一个二维列表，例如 `np.array([[1, 2], [3, 4]])` 表示创建一个 2x2 的数组。同时，NumPy 还提供了许多对于二维数组的操作和函数，例如可以使用 `np.transpose` 函数来对矩阵进行转置，使用 `np.dot` 函数进行矩阵乘法等。

np.asarray和np.array区别

np.asarray和np.array都可以将结构数据转换为ndarray类型，但它们之间有一些区别[^1][^2]。

主要区别如下：
1. 当数据源是ndarray时，np.array会创建一个新的副本，占用新的内存空间，而np.asarray不会创建副本，它会共享原始数据的内存。
2. 当数据源是其他可迭代对象（如列表）时，np.array会将其转换为ndarray类型，并创建一个新的副本，而np.asarray也会将其转换为ndarray类型，但不会创建副本，它会共享原始数据的内存。

下面是两个例子来演示np.asarray和np.array的区别：
1. 当数据源是ndarray时，np.array会创建一个新的副本：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array(a)

a[0] = 100

print(a)  # 输出：[100 2 3]
print(b)  # 输出：[1 2 3]

2. 当数据源是其他可迭代对象（如列表）时，np.array会创建一个新的副本，而np.asarray不会创建副本：

import numpy as np

a = [1, 2, 3]
b = np.array(a)
c = np.asarray(a)

a[0] = 100

print(a)  # 输出：[100, 2, 3]
print(b)  # 输出：[1 2 3]
print(c)  # 输出：[100 2 3]