python报错 'numpy.ndarray' object has no attribute 'append'
时间: 2023-09-10 18:10:38 浏览: 192
这个错误是因为NumPy中的ndarray对象没有append()方法。你可以使用numpy.concatenate()函数或Python列表来实现类似的功能。
使用numpy.concatenate()函数:
```python
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
# 将两个数组连接在一起
new_arr = np.concatenate([arr1, arr2])
print(new_arr)
```
输出:
```
[1 2 3 4 5 6]
```
使用Python列表:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
lst = [4, 5, 6]
# 将Python列表添加到NumPy数组中
arr = np.append(arr, lst)
print(arr)
```
输出:
```
[1 2 3 4 5 6]
```
相关问题
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'append
`AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'append'` 这个错误是在Python中发生的,当你试图使用`append()`方法对`numpy`数组(`numpy.ndarray`对象)执行追加操作时。`numpy`数组是固定大小的,不像列表(list)那样可以直接在末尾添加元素。`append()`方法是列表特有的方法,用于在列表尾部添加新的元素。
如果你想要向`numpy`数组添加元素,你应该考虑用其他方式,例如:
- 对于一维数组,你可以使用`numpy.concatenate()`或创建一个新的数组然后将旧数组和新元素放在一起。
- 对于二维以上的数组,可能需要先转为普通列表,添加元素后再转换回`numpy`数组。
相关问题:
1. 如何在`numpy`数组中添加元素而不使用`append()`?
2. `numpy.concatenate()`函数的作用是什么?
3. `numpy`数组和列表在可变性上有什么区别?
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'append'
这个错误提示说明在 numpy.ndarray 对象上调用了 append() 方法,而 numpy.ndarray 对象没有 append() 方法。因此,你需要使用其他方法来添加元素到 numpy.ndarray 对象中。
下面是一些可能的解决方案:
1. 使用 numpy.concatenate() 方法来连接两个 numpy.ndarray 对象。
```python
import numpy as np
# 创建两个 numpy.ndarray 对象
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
# 使用 concatenate() 方法连接两个 numpy.ndarray 对象
arr3 = np.concatenate((arr1, arr2))
print(arr3) # 输出 [1 2 3 4 5 6]
```
在这个示例中,我们首先创建了两个 numpy.ndarray 对象 arr1 和 arr2,然后使用 concatenate() 方法连接这两个对象,得到一个新的 numpy.ndarray 对象 arr3。
2. 使用 numpy.append() 方法来添加元素到 numpy.ndarray 对象中。
```python
import numpy as np
# 创建一个空的 numpy.ndarray 对象
arr = np.array([])
# 使用 append() 方法向 numpy.ndarray 对象中添加元素
arr = np.append(arr, [1, 2, 3])
print(arr) # 输出 [1. 2. 3.]
```
在这个示例中,我们首先创建了一个空的 numpy.ndarray 对象 arr,然后使用 append() 方法向该对象中添加元素。注意,这里使用的是 numpy.append() 方法,而不是 list.append() 方法。
需要注意的是,使用 numpy.append() 方法向 numpy.ndarray 对象中添加元素可能会导致性能问题,因为该操作会创建一个新的 numpy.ndarray 对象,并将原来的对象复制到新对象中。因此,如果需要频繁地向 numpy.ndarray 对象中添加元素,建议使用其他数据结构,例如列表。