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這篇文章主要介紹“Numpy數組操作之元素添加、刪除和修改怎么實現”,在日常操作中,相信很多人在Numpy數組操作之元素添加、刪除和修改怎么實現問題上存在疑惑,小編查閱了各式資料,整理出簡單好用的操作方法,希望對大家解答”Numpy數組操作之元素添加、刪除和修改怎么實現”的疑惑有所幫助!接下來,請跟著小編一起來學習吧!
numpy.append()
方法 | 說明 |
---|---|
numpy.append() | 數組追加元素 |
numpy.insert() | 數組插入元素 |
在數組末尾追加元素。
numpy.append(arr, values, axis=None)
參數說明:
arr:接收array_like,需要添加元素的數組。
values:接收array_like,追加到末尾的元素,形狀必須匹配。arr和values的維度必須相等才能追加
axis:接收int,如果未給定軸,則arr和values在使用前都會被展平。
返回值:
ndarray,arr的副本。
示例:
# 創建數組a >>> a = np.arange(1,7).reshape(2,3) >>> a array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 創建數組b >>> b = np.arange(7,10).reshape(1,3) # a,b維度相同才能追加 >>> b array([[7, 8, 9]])
注意:數組(arr)和追加值(values)的維度必須相同才可以追擊,否則會報錯:
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension(s) and the array at index 1 has 1 dimension(s)
不指定軸向時,生成副本,將數組a,b都展平后進行追加。
# 將數組b追加到數組a后 >>> np.append(a, values=b) # 不指定axis時 array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
指定軸向時,根據軸向追加,但是形狀必須匹配,指定軸向為行追加時列數必須相等,指定軸向為列追加時,行數必須相等。
>>> np.append(a, values=b, axis=0) # 根據行追加 array([[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6], [ 7, 8, 9]])
指定軸向時,指定軸向為列時,行數不相同,形狀不匹配,無法追加,會報ValueError錯!
>>> np.append(a, values=b, axis=1)
ValueError: all the input array dimensions for the concatenation axis must match exactly, but along dimension 0, the array at index 0 has size 2 and the array at index 1 has size 1
numpy.insert()
給定的軸向和指定的索引位置插入值。
numpy.insert(arr, obj, values, axis=None)
參數說明:
arr:接收array_like,輸入的數組。
obj:接收整數或者整數序列,索引位置。
values:接收array_like,需要插入數組的值,需要考慮形狀。
axis:接收整數,軸向。如果未給定軸向數組會被展平。
返回值:
ndarray,插入值后的副本。
示例:
>>> a = np.arange(1,7).reshape(2,3) >>> a array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) >>> b = np.ones(shape=(2,1)) >>> b array([[1.], [1.]]) # 向數組a的行方向,索引為2的行插入數組b,會自動補全 >>> np.insert(a, 2, b, axis=0) array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [1, 1, 1], [1, 1, 1]]) # 向數組a的列方向,索引為2的列插入數組b >>> np.insert(a, 2, b, axis=1) array([[1, 2, 1, 1, 3], [4, 5, 1, 1, 6]])
方法 | 說明 |
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numpy.delete() | 刪掉某個軸的子數組,并返回刪除后的新數組 |
numpy.delete()
返回一個沿軸刪除了子數組的新數組。
numpy.delete(arr, obj, axis=None)
參數說明:
arr:接收array_like,輸入數組。
obj:接收索引、切片,或者整數構成的數組。
axis:接收整數,軸向
返回值:
ndarray,刪除元素后的數組,是副本。
示例:
>>> a = np.arange(1,7).reshape(2,3) >>> a array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 軸向為列,刪除索引為2的列 >>> np.delete(a, 2, axis=1) array([[1, 2], [4, 5]])
對數據進行操作時形狀非常重要,如果形狀不匹配會引發報錯,需要對報錯的類型了解,才能在出問題后及時找到原因。除此以外,軸向也是非常重要的,二維數組中:axis=0表示行,axis=1表示列,這個概念非常容易混淆。
使用索引切片獲取到該位置的元素后使用"="為該位置重新賦值即可。
語法:數組名[索引]=值 或 數組名[切片]=值
示例:
>>> a = np.arange(1,7).reshape(2,3) >>> a array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 使用索引獲取到該位置后重新賦值即可修改元素 >>> a[0, 1] = 100 >>> a array([[ 1, 100, 3], [ 4, 5, 6]])
到此,關于“Numpy數組操作之元素添加、刪除和修改怎么實現”的學習就結束了,希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習,快去試試吧!若想繼續學習更多相關知識,請繼續關注億速云網站,小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章!
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