python 多维数组添加数据

要向Python多维数组添加数据，可以使用numpy库中的append()函数。该函数可以在数组的末尾添加元素，也可以在指定位置插入元素。下面是一个例子，向一个二维数组添加元素：

import numpy as np

# 创建一个2x3的数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 在末尾添加一行
new_row = np.array([7, 8, 9])
arr = np.append(arr, [new_row], axis=0)

# 在第二行插入一行
new_row = np.array([10, 11, 12])
arr = np.insert(arr, 1, [new_row], axis=0)

# 在第二列插入一列
new_col = np.array([0, 0])
arr = np.insert(arr,1, [new_col], axis=1)

这个例子中，我们首先创建了一个2x3的数组arr。然后，我们使用append()函数在数组的末尾添加了一行，使用insert()函数在第二行和第二列插入了一行和一列。注意，由于numpy数组是固定大小的，因此在添加或插入元素时，必须创建一个新的数组来存储结果。

相关问题

python如何把一个多维数组转换成3维的数组

在Python中，如果你有一个二维数组（列表的列表），你可以通过嵌套再创建一个新的列表来将其转换为三维数组。例如，假设你有一个二维数组 `matrix_2d`：

matrix_2d = [
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6]
]

# 将二维数组转为三维，可以看作是添加了一个新的深度维度
matrix_3d = [matrix_2d, [7, 8, 9], [10, 11, 12]]

print(matrix_3d)

在这个例子中，`matrix_3d` 是一个包含三个子列表的列表，每个子列表对应矩阵的行。

如果你想保持数据结构一致，可以使用 numpy 库提供的 `np.expand_dims()` 函数来进行操作，它能够方便地增加数组的维度：

import numpy as np

matrix_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
matrix_3d = np.expand_dims(matrix_2d, axis=0)

print(matrix_3d.shape)  # 输出 (1, 2, 3)

这里，`axis=0` 指定了沿着第一个轴（行的方向）增加一个维度。

python 将一个多维数组写入excel文件中第二行之后

在Python中，你可以使用pandas库来处理数据并将其写入Excel文件。假设你有一个名为df的多维数组（例如列表的列表），想要把它写入Excel文件的第二行之后，你可以按照以下步骤操作：

import pandas as pd

# 假设你的多维数组是一个二维列表
data = [
    ['A', 'B'],
    ['C', 'D'],  # 这将是写入Excel的第二行
    ['E', 'F']
]

# 将多维数组转换成DataFrame
df_data = pd.DataFrame(data)

# 创建一个新的Excel writer对象，并指定你要写入的路径和工作表名（如果需要）
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx')

# 如果你想从第二行开始写入，可以先写入一些静态行，然后追加数据
# 静态行可以创建一个空的DataFrame并写入
empty_row_df = pd.DataFrame(columns=df_data.columns)
writer.sheets['Sheet1'].write(0, empty_row_df)  # 写入第一行（索引0）

# 然后将数据追加到文件
df_data.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', startrow=1)  # 索引1对应第二行

# 保存并关闭writer
writer.save()

完成上述代码后，数据就会被添加到`output.xlsx`文件的'Sheet1'工作表的第二行之后。