numpy数组增加一行|极客笔记

numpy数组增加一行

在使用numpy进行数据处理时，经常会遇到需要在已有的数组中增加一行数据的情况。本文将介绍如何使用numpy实现在数组中增加一行的操作，并将逐步详细解释代码实现过程。

1. numpy数组简介

首先，让我们简单回顾一下numpy库的基本概念。

numpy是Python中用于科学计算的一个重要库，提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。在numpy中，最核心的数据结构是ndarray，即多维数组。

在numpy中，数组是一种可以存储相同数据类型的元素网格，这些元素的空间是预先分配的，可以直接进行数学运算。数组的维度称为轴，轴的个数称为秩。下面是一个简单的numpy数组的示例：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6]])
print(arr)

运行结果为：

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

以上代码创建了一个包含两行三列的二维数组，并输出了其内容。

2. 增加一行数据的方法

在numpy中，我们可以通过多种方式来增加一行数据。下面将介绍两种常用的方法。

方法一：使用numpy.vstack()函数

numpy中的vstack()函数可以沿着垂直方向堆叠数组。通过将要增加的新行数据作为参数传递给vstack()函数，可以实现在数组中增加一个新行的操作。

import numpy as np

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

new_row = np.array([7, 8, 9])

new_arr = np.vstack([arr, new_row])
print(new_arr)

运行结果为：

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

以上代码使用vstack()函数将新行数据[new_row]增加到原数组[arr]中，实现了在数组中增加一行的操作。

方法二：使用numpy.concatenate()函数

除了vstack()函数外，numpy中的concatenate()函数也可以用来增加一行数据。通过指定axis参数为0，可以沿着垂直方向进行拼接。

import numpy as np

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

new_row = np.array([7, 8, 9])

new_arr = np.concatenate((arr, [new_row]), axis=0)
print(new_arr)

运行结果为：