ndarray多维数组添加一维列表的方法

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

python 多维数组转1维数组

### Python中将多维数组转换为一维数组

在Python中，`numpy`库提供了多种方法来将多维数组转换为一维数组。以下是几种常用的方法：

#### 使用 `reshape`

可以通过指定目标形状参数 `-1` 来自动计算所需的尺寸大小，从而实现降维操作。

import numpy as np

a1 = [[1, 2, 3, 4], [4, 5, 6, 7]]
array_a1 = np.array(a1)

f1_reshaped = array_a1.reshape(-1)
print(f"Using reshape to convert multi-dimensional array into one dimension:\n{f1_reshaped}")

这种方法简单直观，但是需要注意的是它返回一个新的副本对象而不是视图[^1]。

#### 使用 `flatten`

该函数会创建原数组的一个深拷贝并将其压平为一维形式，默认按照行优先顺序排列元素（C风格），也可以通过设置参数改变遍历方式。

flattened_array_c_order = array_a1.flatten()
print(f"Flatten with C order (row-major):\n{flattened_array_c_order}")

flattened_array_fortran_order = array_a1.flatten('F')
print(f"Flatten with Fortran order (column-major):\n{flattened_array_fortran_order}")

此方法同样会产生新的内存分配用于存储结果数据[^3]。

#### 使用 `ravel`

与`flatten`相似之处在于两者都能把一个多维度矩阵压缩成单一向量；不同点则体现在于当输入是一个已经平坦化的ndarray时，`ravel()`不会复制任何东西而是直接给出原始指针指向的数据结构作为输出——即返回一个基于相同底层数组的视图而非独立的对象。

raveled_array = array_a1.ravel()
print(f"Ravel output which may share memory with original array:\n{raveled_array}")

对于大多数应用场景来说，这三种手段都可以满足需求，但在性能敏感的情况下应当考虑它们之间的细微差别以及是否有必要保留原有数据不变等问题[^4]。

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。