如何使用Numpy的append函数来扩展数组

如何使用Numpy的append函数来扩展数组

参考：numpy append array

在数据处理和科学计算中，经常需要对数组进行操作和扩展。Numpy是Python中一个非常流行的库，它提供了大量的数组操作功能。本文将详细介绍如何使用Numpy的append函数来扩展数组。

1. Numpy简介

Numpy是Python的一个开源数值计算扩展。Numpy提供了支持大量维度数组与矩阵运算的功能，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。Numpy内部解除了Python的PIL（Python Imaging Library）的很多限制，可以进行更加细致和快速的处理大型数组的操作。

2. Numpy数组的创建

在介绍如何使用append函数之前，我们首先需要了解如何创建一个Numpy数组。

示例代码1：创建一维数组

import numpy as np

# 创建一维数组
array1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(array1)

Output:

示例代码2：创建二维数组

import numpy as np

# 创建二维数组
array2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(array2)

Output:

3. 使用append函数

Numpy的append函数可以在数组的末尾添加值。这个函数接受三个参数：array, values和axis。其中，array是要被添加的数组，values是相同类型的值或数组，axis是沿着它添加的轴。

示例代码3：向一维数组添加元素

import numpy as np

# 向一维数组添加元素
array1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
new_array1 = np.append(array1, [6, 7])
print(new_array1)

Output:

示例代码4：向二维数组添加行

import numpy as np

# 向二维数组添加行
array2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
new_array2 = np.append(array2, [[7, 8, 9]], axis=0)
print(new_array2)

Output:

示例代码5：向二维数组添加列

import numpy as np

# 向二维数组添加列
array2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
new_array2 = np.append(array2, [[7], [8]], axis=1)
print(new_array2)

Output:

4. 注意事项

在使用Numpy的append函数时，需要注意以下几点：

1. append操作不是原地的，它会返回一个新的数组。
2. 如果没有指定axis，values会被展开并添加到array的末尾。
3. 当指定axis时，array和values的形状必须匹配，除了指定的轴。

示例代码6：不指定axis的情况

import numpy as np

# 不指定axis
array1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
new_array1 = np.append(array1, [7, 8, 9])
print(new_array1)

Output:

示例代码7：形状不匹配的情况

import numpy as np

# 形状不匹配
array2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
try:
    new_array2 = np.append(array2, [[7, 8]], axis=0)
except ValueError as e:
    print(e)

Output:

5. 总结

Numpy的append函数是一个非常有用的工具，可以用来扩展数组的大小。通过本文的介绍，您应该对如何使用这个函数有了基本的了解。在使用时，只需要注意形状匹配和非原地操作的特性，就可以灵活地进行数组操作了。