Numpy中向空数组追加元素的方法|极客笔记

Numpy中向空数组追加元素的方法

Numpy是Python中用于科学计算的核心库之一，它提供了一个强大的N维数组对象ndarray，以及用于对这些数组执行操作的广泛函数集合。在实际使用中，我们经常需要向数组中追加元素或数据。本文将详细介绍如何在Numpy中向空数组追加元素，并提供多个示例代码。

创建空数组

在Numpy中，我们可以使用numpy.array()函数创建一个空数组。这个空数组可以是一维的，也可以是多维的。以下是创建空数组的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个空的一维数组
empty_array_1d = np.array([])

# 创建一个空的二维数组
empty_array_2d = np.array([[]])
print(empty_array_2d)

Output:

Numpy中向空数组追加元素的方法

向空数组追加元素

向空数组追加元素可以使用numpy.append()函数。这个函数接受两个参数：第一个参数是要追加到的数组，第二个参数是要追加的值。以下是向空数组追加元素的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个空的一维数组
empty_array_1d = np.array([])

# 向一维数组追加一个元素
empty_array_1d = np.append(empty_array_1d, 1)

# 向一维数组追加多个元素
empty_array_1d = np.append(empty_array_1d, [2, 3, 4])

# 创建一个空的二维数组
empty_array_2d = np.array([[]])

# 向二维数组追加一个元素（注意要追加的形状）
empty_array_2d = np.append(empty_array_2d, [[5]], axis=0)

# 向二维数组追加多个元素
empty_array_2d = np.append(empty_array_2d, [[6], [7], [8]], axis=0)
print(empty_array_2d)

使用`numpy.concatenate()`追加元素

除了numpy.append()，我们还可以使用numpy.concatenate()函数来追加元素。这个函数可以连接两个或多个数组。以下是使用numpy.concatenate()追加元素的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个空的一维数组
empty_array_1d = np.array([])

# 创建一个要追加的数组
array_to_append = np.array([1, 2, 3])

# 使用concatenate追加元素
empty_array_1d = np.concatenate((empty_array_1d, array_to_append))

# 创建一个空的二维数组
empty_array_2d = np.array([[]])

# 创建一个要追加的二维数组
array_to_append_2d = np.array([[4], [5], [6]])

# 使用concatenate追加元素，指定轴
empty_array_2d = np.concatenate((empty_array_2d, array_to_append_2d), axis=0)
print(empty_array_2d)

使用`numpy.vstack()`和`numpy.hstack()`追加元素

numpy.vstack()和numpy.hstack()分别用于垂直和水平堆叠数组。以下是使用这两个函数追加元素的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个空的一维数组
empty_array_1d = np.array([])

# 使用hstack追加元素
empty_array_1d = np.hstack((empty_array_1d, np.array([1, 2, 3])))

# 创建一个空的二维数组
empty_array_2d = np.empty((0, 3))

# 使用vstack追加元素
empty_array_2d = np.vstack((empty_array_2d, np.array([[4, 5, 6]])))
print(empty_array_2d)

Output:

Numpy中向空数组追加元素的方法

使用`numpy.insert()`追加元素

numpy.insert()函数可以在数组的指定位置插入值。以下是使用numpy.insert()追加元素的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个空的一维数组
empty_array_1d = np.array([])

# 在数组开头插入元素
empty_array_1d = np.insert(empty_array_1d, 0, [1, 2, 3])

# 创建一个空的二维数组
empty_array_2d = np.array([[]])

# 在二维数组的指定位置插入元素
empty_array_2d = np.insert(empty_array_2d, 0, [[7], [8], [9]], axis=0)
print(empty_array_2d)

Output:

Numpy中向空数组追加元素的方法

使用`numpy.resize()`调整数组大小

numpy.resize()函数可以改变数组的大小。如果新大小大于原始大小，则会重复数组中的元素以填充新数组。以下是使用numpy.resize()调整数组大小的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个空的一维数组
empty_array_1d = np.array([])

# 调整数组大小并追加元素
empty_array_1d = np.resize(empty_array_1d, (4,))
empty_array_1d[0:4] = [1, 2, 3, 4]

# 创建一个空的二维数组
empty_array_2d = np.array([[]])

# 调整数组大小并追加元素
empty_array_2d = np.resize(empty_array_2d, (3, 3))
empty_array_2d[0:3, 0:3] = [[5, 6, 7], [8, 9, 10], [11, 12, 13]]
print(empty_array_2d)

Output:

Numpy中向空数组追加元素的方法

使用`numpy.pad()`填充数组

numpy.pad()函数可以在数组的边缘添加值。以下是使用numpy.pad()填充数组的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个空的一维数组
empty_array_1d = np.array([])

# 使用pad填充数组
empty_array_1d = np.pad(empty_array_1d, (0, 3), 'constant', constant_values=(0, 'numpyarray.com'))

# 创建一个空的二维数组
empty_array_2d = np.array([[]])

# 使用pad填充数组
empty_array_2d = np.pad(empty_array_2d, ((0, 2), (0, 2)), 'constant', constant_values=(0, 'numpyarray.com'))
print(empty_array_2d)

结论

在本文中，我们详细介绍了在Numpy中向空数组追加元素的多种方法，并提供了10个示例代码。这些方法包括使用numpy.append()、numpy.concatenate()、numpy.vstack()、numpy.hstack()、numpy.insert()、numpy.resize()和numpy.pad()函数。通过这些方法，我们可以灵活地在数组中追加数据，以满足不同的编程需求。