ndarray多维数组添加一维列表的方法
时间: 2023-06-02 10:05:24 浏览: 63
您可以使用numpy库中的reshape函数将多维数组添加一维列表。具体来说,您可以使用以下代码实现:
```
import numpy as np
# 创建一个3x3的二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 创建一个1x3的一维数组
new_row = np.array([10, 11, 12])
# 使用reshape函数将一维数组添加为行
arr_with_new_row = np.reshape(np.vstack([arr, new_row]), (-1, 3))
# 输出结果
print(arr_with_new_row)
```
输出结果为:
```
[[ 1 2 3]
[ 4 5 6]
[ 7 8 9]
[10 11 12]]
```
这样,您就可以将一维数组添加为多维数组的新行了。
相关问题
numpy多维数组维数
numpy是一个Python库,用于进行科学计算和数据分析。它提供了一个强大的多维数组对象,称为ndarray(N-dimensional array),用于存储和操作大量数据。
numpy多维数组的维数指的是数组的轴数或者维度数。在numpy中,数组可以是一维、二维、三维,甚至更高维度的。每个维度都可以包含任意数量的元素。
下面是numpy多维数组的一些常见维数:
1. 一维数组:也称为向量,只有一个轴。例如,[1, 2, 3, 4, 5]。
2. 二维数组:也称为矩阵,有两个轴。例如,[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]。
3. 三维数组:有三个轴。例如,[[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]。
numpy的多维数组可以根据需要扩展到更高的维度。你可以使用ndarray.shape属性来获取数组的维度信息。
将numpy.ndarray转化为一维数组
在 NumPy 中,可以使用 `numpy.ndarray.flatten()` 方法将多维数组(包括二维数组、三维数组等)转化为一维数组。该方法会返回一个新的一维数组,其中包含了原数组中的全部元素,且元素的顺序与原数组中的元素顺序一致。
以下是使用 `flatten()` 方法将二维数组转化为一维数组的示例代码:
``` python
import numpy as np
# 创建一个 2x3 的二维数组
arr2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 使用 flatten() 方法将二维数组转化为一维数组
arr1d = arr2d.flatten()
# 打印结果
print("原数组:")
print(arr2d)
print("转化后的一维数组:")
print(arr1d)
```
运行结果如下:
```
原数组:
[[1 2 3]
[4 5 6]]
转化后的一维数组:
[1 2 3 4 5 6]
```
需要注意的是,`flatten()` 方法会返回一个新的一维数组,原数组不会被修改。如果需要修改原数组,可以使用 `numpy.ndarray.ravel()` 方法。但是需要注意的是,`ravel()` 方法返回的是原数组的视图(view),修改视图的值会影响原数组的值,反之亦然。