np.concatenate([np.random.random(3), [0.35]])

你可以使用 `np.concatenate` 函数来将多个数组连接起来。在这个例子中，你想要连接一个长度为3的随机数组和一个包含单个元素0.35的数组。你可以使用以下代码实现：

import numpy as np

arr1 = np.random.random(3)
arr2 = np.array([0.35])

result = np.concatenate([arr1, arr2])
print(result)

这将输出一个包含4个元素的一维数组，其中前3个元素是随机生成的，最后一个元素是0.35。

相关问题

np.concatenate和np.stack

`np.concatenate` 和 `np.stack` 都是 NumPy 库中用于数组拼接的函数，但它们有一些不同之处。

`np.concatenate` 函数用于沿着指定的轴（维度）将多个数组拼接起来。它接受一个表示要拼接的数组序列的元组、列表或数组，并且可以通过 `axis` 参数指定要沿着的轴。例如：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.concatenate((a, b))
print(c)  # 输出：[1 2 3 4 5 6]

x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
y = np.array([[5, 6], [7, 8]])
z = np.concatenate((x, y), axis=0)
print(z)
# 输出：
# [[1 2]
#  [3 4]
#  [5 6]
#  [7 8]]

`np.stack` 函数用于沿着新轴（维度）将多个数组堆叠起来。它接受一个表示要堆叠的数组序列的元组、列表或数组，并且可以通过 `axis` 参数指定要添加的新轴的位置。例如：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.stack((a, b))
print(c)
# 输出：
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]]

x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([4, 5, 6])
z = np.stack((x, y), axis=1)
print(z)
# 输出：
# [[1 4]
#  [2 5]
#  [3 6]]

总结来说，`np.concatenate` 是将数组沿着指定轴拼接，而 `np.stack` 是在指定的新轴上堆叠数组。

np.concatenate

np.concatenate 是 NumPy 库中的一个函数，用于将多个数组沿指定轴连接起来，生成一个新的数组。具体用法如下：

np.concatenate((array1, array2, ...), axis=0)

其中，第一个参数为一个元组，包含要连接的数组；第二个参数 axis 指定连接的轴，默认为 0。

例如，将两个一维数组连接起来：

import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([4, 5, 6])

z = np.concatenate((x, y))

print(z)  # [1 2 3 4 5 6]

将两个二维数组沿行方向连接起来：

import numpy as np

x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
y = np.array([[5, 6]])

z = np.concatenate((x, y), axis=0)

print(z)  # [[1 2]
          #  [3 4]
          #  [5 6]]

将两个二维数组沿列方向连接起来：

import numpy as np

x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
y = np.array([[5, 6]])

z = np.concatenate((x, y.T), axis=1)

print(z)  # [[1 2 5]
          #  [3 4 6]]