python np.append函数 使用例子
时间: 2023-07-16 10:12:36 浏览: 66
`np.append()` 函数用于在数组的末尾添加值。以下是 `np.append()` 函数的使用例子:
``` python
import numpy as np
# 创建一个一维数组
arr = np.array([1, 2, 3])
# 在数组的末尾添加值
new_arr = np.append(arr, [4, 5, 6])
print(new_arr)
# 输出: [1 2 3 4 5 6]
```
在上面的例子中,我们首先创建了一个一维数组 `arr`,然后使用 `np.append()` 函数在数组的末尾添加了另一个数组 `[4, 5, 6]`,并将结果存储在 `new_arr` 中。最后,我们打印 `new_arr`,输出为 `[1 2 3 4 5 6]`。
相关问题
python numpy.append
`numpy.append()` 是一个用于数组操作的函数,它用于将值添加到数组的末尾。下面是 `numpy.append()` 的语法:
```python
numpy.append(arr, values, axis=None)
```
- `arr`:要添加值的数组。
- `values`:要添加的值。可以是单个元素、列表或另一个数组。
- `axis`:指定添加值的轴。如果未提供该参数,则输入数组将被展平。
下面是一些使用 `numpy.append()` 的例子:
```python
import numpy as np
# 添加单个元素到数组的末尾
arr = np.array([1, 2, 3])
new_arr = np.append(arr, 4)
print(new_arr) # 输出: [1 2 3 4]
# 添加列表到数组的末尾
arr = np.array([1, 2, 3])
new_arr = np.append(arr, [4, 5, 6])
print(new_arr) # 输出: [1 2 3 4 5 6]
# 添加数组到数组的末尾
arr1 = np.array([1,2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
new_arr = np.append(arr1, arr2)
print(new_arr) # 输出: [1 2 3 4 5 6]
```
希望这可以帮助到你!如果你有其他问题,请随时问我。
np.append()
### 回答1:
np.append()是 NumPy 库中的一个函数,可以将数组或值添加到指定的数组的末尾或轴上。该函数返回一个新数组,原始数组并不会改变。该函数的语法是:numpy.append(arr, values, axis=None)。其中,arr是要添加值的数组,values是要添加到arr的值或数组,axis指定要添加的轴。如果没有指定axis参数,np.append()会将输入的数组展平成一个数组,并在末尾添加值。
### 回答2:
np.append()是NumPy库中的一个函数,用于在给定数组的末尾添加值。它通过将新值添加到给定数组的末尾来创建一个新的数组。
np.append()函数的语法如下:
np.append(arr, values, axis=None)
其中,arr表示要添加值的数组,values表示要添加的值,axis表示数组的轴,默认为None。当axis为None时,函数会将数组展开并将值添加到一维数组的末尾。
np.append()函数的工作原理如下:
1. 首先,函数会检查给定数组的形状,并根据需要调整形状。
2. 接着,函数会根据传递给它的轴参数,将新值添加到指定的轴上。如果轴参数是None,函数会将数组展开为一维数组,并将新值添加到末尾。
3. 最后,函数会返回一个新的数组,其中包含添加了新值的原始数组。
需要注意的是,np.append()函数的执行速度较慢,尤其在处理大型数组时。这是因为该函数在内部会创建一个新的数组,并将原始数组的数据复制到新数组中。
总之,np.append()函数是NumPy库中的一个用于在给定数组的末尾添加值的函数。
### 回答3:
np.append() 是 NumPy 库中的一个函数,用于在数组末尾追加元素。
它接受三个参数:第一个参数是要追加的数组,即要在其后面添加元素的原始数组;第二个参数是要添加的元素或数组,可以是一个数值,也可以是一个数组;第三个参数是可选的,表示在哪个轴上进行追加,默认是在行轴上进行追加。
np.append() 的返回值是一个新的数组,即原始数组和要追加的元素组合而成的数组。
np.append() 的用法非常简单,可以通过以下例子来说明:
```python
import numpy as np
# 追加单个元素
arr1 = np.array([1, 2, 3])
new_arr1 = np.append(arr1, 4)
print(new_arr1) # 输出:[1 2 3 4]
# 追加数组
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
new_arr2 = np.append(arr2, [[7, 8, 9]], axis=0)
print(new_arr2)
# 输出:
# [[1 2 3]
# [4 5 6]
# [7 8 9]]
```
需要注意的是,np.append() 每次都会创建一个新的数组,因此在处理大规模数据时要注意性能。