ndarry新增元素

要给ndarray新增元素，需要使用numpy中的concatenate或append函数。concatenate函数可以用来沿着给定轴连接两个数组，而append函数则可以将值添加到数组的末尾。

例如，给一个一维数组arr添加一个新元素可以使用append函数：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])
new_element = 4

arr = np.append(arr, new_element)
print(arr)

输出结果为：

[1 2 3 4]

如果要给一个二维数组添加一行或一列，可以使用concatenate函数：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
new_row = np.array([5, 6])
new_column = np.array([[7], [8]])

arr = np.concatenate((arr, [new_row]), axis=0) # 添加一行
arr = np.concatenate((arr, new_column), axis=1) # 添加一列

print(arr)

输出结果为：

[[1 2 5 7]
 [3 4 6 8]]

相关问题

ndarry删除100个元素

由于这个问题缺少上下文，我无法确定你想要删除哪些元素或者是哪个数据结构。因此我提供几个可能的解决方案。

1. 删除Python中的列表的100个元素：

ndarry = [...]
ndarry = ndarry[100:]

这将使用切片从列表中删除前100个元素。

2. 删除numpy数组的100个元素：

import numpy as np
ndarry = np.array([...])
ndarry = np.delete(ndarry, range(100))

这将使用 np.delete()函数从numpy数组中删除前100个元素。

3. 删除Pandas数据帧（DataFrame）中的100个行：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([...])
df = df.iloc[100:, :]

这将使用 Pandas 的 df.iloc()方法从DataFrame中删除前100个行。

请注意，这只是几个可能的解决方案之一。具体取决于您的情况和要删除的元素的类型。

Numpy ndarry

numpy ndarray是一个多维数组对象，是numpy的核心数据结构。它是由相同类型的元素组成的表格数据，每个元素由正整数元组（即数组的索引）来标识。ndarray维度的数量被称为rank，数组的形状被描述为一个整数元组，每个维度的大小被描述为一个正整数。ndarray中的所有元素都是同种数据类型，并且由于数据类型是固定的，因此numpy数组在内存中的大小是固定的。这使得numpy能够高效地存储和操作大型数据集。