NumPy数组追加

跟Python列表操作append类似,NumPy中也有append函数,但它的表现有些时候也想Python列表里面的extend方法。

数组append

我们先把ndarray.append的语法列出来,方便学习和查阅。

numpy.append(arr, values, axis = None)

输入参数

参数名称 数据类型 说明
arr array_like 要添加元素的数组
values array_like 被添加数组
axis INT 根据此处指定的轴方向来进行append操作

我们来开始举例,

In [1]: import numpy as np
        arrayA = np.arange(12).reshape(3, 4)
        arrayB = np.ones((1, 4))
        np.append(arrayA, arrayB)
        
Out[1]: array([ 0.,  1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9., 10., 11.,  1.,
        1.,  1.,  1.])

axis没有被赋值时,它会将arr重构为一个一维数组,然后再将被重构为一维数组的values添加到它的后面,最终结果是一个一维的数组。所以,这种情况下,它不关系两个数组的形状。

In [2]: np.append(arrayA, arrayB, axis=0)
Out[2]: array([[ 0.,  1.,  2.,  3.],
       [ 4.,  5.,  6.,  7.],
       [ 8.,  9., 10., 11.],
       [ 1.,  1.,  1.,  1.]])
In [2]: np.append(arrayA, np.ones((1, 3)), axis=0)
        ---------------------------------------------------------------------------
        ValueError                                Traceback (most recent call last)
        <ipython-input-25-fe0fb14f5df8> in <module>()
        ----> 1 np.append(arrayA, np.ones((1, 3)), axis=0)

        D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\lib\function_base.py in append(arr, values, axis)
           5164         values = ravel(values)
           5165         axis = arr.ndim-1
        -> 5166     return concatenate((arr, values), axis=axis)

        ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly

axis=0时,values数组会沿着arr数组列方向上来添加,假如两个数组不具有相同的行元素数量时,就会产生错误ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly

同理的,当axis=1时,会沿着行方向来添加,我们就不再这里举例了。