Python 中的 numpy.append()

numpy.append() 函数在 NumPy 包中可用。正如其名称所示，append 意味着添加内容。numpy.append() 函数用于向现有的 numpy 数组添加或附加新值。此函数在数组的末尾添加新值。

numpy append() 函数用于合并两个数组。它返回一个新数组，原始数组保持不变。

语法

参数

append() 函数有以下参数

1) arr: array_like

这是一个 ndarray。新值将附加到此数组的副本中。此参数是必需的，在 numpy.append() 函数中起着重要作用。

2) values: array_like

此参数定义要附加到 ndarray 副本中的值。这里需要注意的一件事是，这些值的形状必须与原始 ndarray 相同，但不包括轴。如果未定义轴，则值可以是任何形状，并且在使用前将被展平。

3) axis: int(optional)

此参数定义附加值的轴。当未向它们提供轴时，ndarray 和 values 都会在使用前被展平。

返回值

此函数返回一个 ndarray 的副本，其中值已附加到轴。

示例 1：np.append()

输出

array([ 10,  20,  30,  40,  50,  60,  70,  80,  90, 11, 21, 31, 42, 52, 62, 73, 83,
       93])

在上面的代码中

• 我们使用别名 np 导入了 numpy。
• 我们使用 np.array() 函数创建了一个数组“a”。
• 然后，我们使用相同的 np.array() 函数创建了另一个数组 'b'。
• 我们声明了变量 'c' 并为其分配了 np.append() 函数的返回值。
• 我们在该函数中传递了数组 'a' 和 'b'。
• 最后，我们尝试打印 arr 的值。

在输出中，两个数组（即 'a' 和 'b'）的值以展平的形式显示，原始数组保持不变。

示例 2：np.append({a1,a2,...}, axis=0)

在上面的代码中

• 我们使用别名 np 导入了 numpy。
• 我们使用 np.array() 函数创建了一个数组“a”。
• 然后，我们使用相同的 np.array() 函数创建了另一个数组 'b'。
• 我们声明了变量 'c' 并为其分配了 np.append() 函数的返回值。
• 我们在函数中传递了数组 'a' 和 'b'，并且还传递了轴 0。
• 最后，我们尝试打印 arr 的值。

在输出中，两个数组（即 'a' 和 'b'）的值在单个数组中垂直显示，并且原始数组保持不变。

输出

array([[ 10,  20,  30],
       	[ 40,  50,  60],
       	[ 70,  80,  90],
      	[11, 21, 31],
       	[42, 52, 62],
       	[73, 83, 93]])

示例 3：np.append({a1,a2,...}, axis=1)

输出

array([[ 10,  20,  30, 11, 21, 31],
       	[ 40,  50,  60, 42, 52, 62],
       	[ 70,  80,  90, 73, 83, 93]])