极客笔记Numpy中append使用方法
在Python中，Numpy是一个非常强大的库，提供了多维数组对象和一系列用于处理数组的函数。其中，append函数是一个用于在Numpy数组末尾添加元素的重要工具。
Numpyappend函数的基本用法
append函数的基本语法如下所示：
numpy.append(arr, values, axis=None)
其中，arr是要被操作的数组对象，values是要添加到arr的元素或者数组。axis参数用来指定在哪个维度上进行操作。如果未指定axis，那么values将会先被展平然后被追加到arr中。
下面我们来看一个简单的例子：
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
values = [4, 5]
new_arr = np.append(arr, values)
print(new_arr)
输出结果：
在这个例子中，arr是一个一维数组，values是一个包含两个元素的列表。将values添加到arr中后，得到的新数组new_arr拥有五个元素。
在指定维度上添加元素
除了在数组末尾添加元素之外，append函数还可以在指定的维度上添加元素。通过指定axis参数来实现。
下面是一个在行方向上添加元素的例子：
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
values = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]
new_arr = np.append(arr, values, axis=0)
print(new_arr)
输出结果：
在这个例子中，arr是一个二维数组，values是一个包含两个列表的二维数组。通过指定axis=0，values的内容被添加到arr的行方向上。
同样，我们也可以在列方向上添加元素，下面是一个例子：
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
values = [[7, 8], [9, 10]]
new_arr = np.append(arr, values, axis=1)
print(new_arr)
输出结果：
在这个例子中，values的元素数量需要与arr的行数相同。通过指定axis=1，values的内容被添加到arr的列方向上。
注意事项
在使用append函数时，需要特别注意不要将其与Python中的append方法混淆。Numpy的append函数针对的是数组对象，而Python中的append方法则针对的是列表对象。
此外，由于append函数返回的是一个新的数组对象，所以在进行大规模的数组操作时要谨慎使用，以免造成性能上的损耗。
总结
本文详细介绍了Numpy库中append函数的用法，以及如何在指定维度上添加元素。通过合理运用append函数，我们可以灵活地对Numpy数组进行修改和扩展，方便地进行数据处理和分析。