np.append是什么意思

np.append是numpy库中的一个函数，用于在数组末尾添加值。其语法如下：

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

其中，arr表示要添加值的数组，values表示要添加的值，axis表示添加的方向，默认为None，表示在数组末尾添加值。注意，np.append()不会改变原数组，而是返回一个新的数组。

例如，下面的代码将在数组a的末尾添加值1和2：

import numpy as np

a = np.array([0])
b = np.append(a, [1, 2])
print(b)  # 输出 [0 1 2]

需要注意的是，在处理大型数组时，频繁使用np.append()会导致性能问题，因为它需要重新分配内存空间。因此，在处理大型数组时，最好预先分配足够的空间并使用切片操作来添加值。

相关问题

if not np.isnan(ls).all(): m = np.append(ma, ls) ma = m else: x = np.append(xc, i) xc = x

# As an AI language model, I cannot determine the context and purpose of the code. However, I can explain what this code block does.

This code block contains an if-else statement. It checks if all the values in the numpy array 'ls' are NaN (Not a Number). If they are not all NaN, it appends the values of 'ls' to another numpy array 'ma'. If all the values in 'ls' are NaN, it appends a variable 'i' to another numpy array 'xc'.

Here's a breakdown of the code:

if not np.isnan(ls).all():

This line checks if all the values in the numpy array 'ls' are NaN. The 'np.isnan' function returns a boolean array of the same shape as 'ls' with True for NaN values and False for non-NaN values. The 'all' function returns True if all the values in the boolean array are True, which means all the values in 'ls' are NaN. The 'not' keyword negates this result, so if any value in 'ls' is not NaN, the condition is True.

m = np.append(ma, ls)
ma = m

If the condition is True, this block of code appends the values of 'ls' to the numpy array 'ma' using the 'np.append' function. The result is stored in a new numpy array 'm', which is then assigned to 'ma'.

else:

If the condition is False, this block of code is executed.

x = np.append(xc, i)
xc = x

This block of code appends a variable 'i' to the numpy array 'xc' using the 'np.append' function. The result is stored in a new numpy array 'x', which is then assigned to 'xc'.

obs = (np.append(obs1[0], [[[18 / 58]]], axis=2),np.append(obs1[1], [[[0 / 58]]], axis=2),np.append(obs1[2], [[[0 / 58]]], axis=2))

我理解你的问题是，对于给定的代码 `obs = (np.append(obs1[0], [[[18 / 58]]], axis=2),np.append(obs1[1], [[[0 / 58]]], axis=2),np.append(obs1[2], [[[0 / 58]]], axis=2))`，你想知道它的作用是什么。

这个代码片段其实是将 `obs1` 中每个元素的第三个通道增加一个值并且将三个数组合并成一个元组。具体来说，它做了以下几件事情：

- `np.append(obs1[0], [[[18 / 58]]], axis=2)` 表示将 `obs1` 的第一个元素的第三个通道增加一个值 `18 / 58`，得到一个新的数组。
- `np.append(obs1[1], [[[0 / 58]]], axis=2)` 表示将 `obs1` 的第二个元素的第三个通道增加一个值 `0 / 58`，得到一个新的数组。
- `np.append(obs1[2], [[[0 / 58]]], axis=2)` 表示将 `obs1` 的第三个元素的第三个通道增加一个值 `0 / 58`，得到一个新的数组。
- 最终将这三个数组组合成一个元组 `obs`。