Anexar array 2D em Python
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Use a função
append()para acrescentar valores a um array 2D em Python -
Use o método
numpy.append()para acrescentar valores a um array 2D em Python
Em Python, podemos ter matrizes ND. Podemos usar o módulo NumPy para trabalhar com matrizes em Python.
Este tutorial demonstra os diferentes métodos disponíveis para anexar valores a um array 2-D em Python.
Use a função append() para acrescentar valores a um array 2D em Python
Nesse caso, usaremos Lists no lugar de arrays. A lista é um dos quatro tipos de dados integrados fornecidos no Python e é muito semelhante aos arrays. Matrizes NumPy podem ser convertidas em uma lista primeiro usando a função tolist().
A função append() é utilizada para adicionar um item ao final da lista especificada. Esta função não cria uma nova lista, mas modifica a lista original.
O código a seguir usa a função append() para anexar um array 2D em Python.
a = [[], []]
a[0].append([10, 20])
a[1].append([80, 90])
print(a)
Produção:
[[[10, 20]], [[80, 90]]]
Uma lista twoD é criada no código acima primeiro e, em seguida, adicionamos os elementos necessários usando a função append(). Ele adiciona os valores fornecidos ao final da lista.
Podemos converter o resultado final em um array NumPy usando a função numpy.array().
Use o método numpy.append() para acrescentar valores a um array 2D em Python
A biblioteca NumPy lida com matrizes multiD e fornece funções para operar nas matrizes fornecidas no código sem problemas.
Podemos utilizar a função numpy.array() na criação de um array. O módulo NumPy contém uma função numpy.append() que é utilizada para anexar os elementos ao final do array fornecido.
O método numpy.append() tem a seguinte sintaxe.
numpy.append(arr, values, axis=None)
É importante observar que, se o valor do eixo não for fornecido, um array multiD se achata, resultando em um array oneD. Além disso, os valores fornecidos também precisam ter uma forma semelhante à dada matriz.
O código a seguir usa a função numpy.append() para anexar um array 2D em Python.
import numpy as np
arr5 = np.array([[10, 20, 30], [100, 200, 300]])
arr6 = np.array([[70, 80, 90], [310, 320, 330]])
newselect = np.append(arr5, arr6, axis=1)
print(newselect)
Produção:
[[ 10 20 30 70 80 90]
[100 200 300 310 320 330]]