append对np.array不起作用

好的，我了解你的要求，你的问题是：为什么使用append函数不能直接将元素添加到numpy数组中？是吗？

首先要了解的是，numpy数组有固定的大小和数据类型，即numpy数组创建后无法改变大小和数据类型。而append函数实际上是创建一个新的数组，并将原数组和新元素一起复制到新数组中，因此效率相对较低。而numpy数组可以使用索引和切片来直接添加元素，更加高效。

下面是一个示例代码，展示如何使用numpy数组对元素进行添加：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.append(a, 4) # 创建一个新的数组，将原数组和新元素一起复制
c = np.concatenate((a, np.array([5, 6]))) # 使用concatenate函数将两个数组合并

print(a) # [1 2 3]
print(b) # [1 2 3 4]
print(c) # [1 2 3 5 6]

希望以上解答能够帮助你解决问题。

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给下面代码加上注释trans_mat = [] emit_mat = [] hidden_state = ["B", "M", "E", "S"] for item in init_trans_mat: trans_mat.append(np.array(list(item.values()))) for i in hidden_state: emit_mat.append(np.array(list(init_emit_mat.loc[i]))) emit_mat = np.array(emit_mat).reshape(4,-1)

# 初始化转移矩阵和发射矩阵为空列表
trans_mat = []
emit_mat = []

# 定义隐藏状态列表
hidden_state = ["B", "M", "E", "S"]

# 循环遍历初始转移矩阵
for item in init_trans_mat:
# 将字典的值转换为数组，并添加到转移矩阵中
trans_mat.append(np.array(list(item.values())))

# 循环遍历隐藏状态列表
for i in hidden_state:
# 获取对应的发射概率，并将其转换为数组
emit_prob = np.array(list(init_emit_mat.loc[i]))
# 将发射概率数组添加到发射矩阵中
emit_mat.append(emit_prob)

# 将发射矩阵转换为二维数组，并重置其形状为(4, -1)
emit_mat = np.array(emit_mat).reshape(4,-1)

np.append(np.array(y_score), tf.sigmoid(preds).numpy(), axis=0)什么意思

这段代码的意思是将 np.array(y_score) 和 tf.sigmoid(preds).numpy() 沿着 axis=0 的方向（即竖直方向）进行拼接，并返回拼接结果。其中 np.array(y_score) 和 tf.sigmoid(preds).numpy() 都是 numpy 数组。np.append() 是 numpy 库中的函数，用于进行数组拼接。