對numpy.append()里的axis的用法詳解
更新時間：2018年06月28日 14:33:37 作者：我愛阿鑫
今天小編就為大家分享一篇對numpy.append()里的axis的用法詳解，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
如下所示：
def append(arr, values, axis=None): """ Append values to the end of an array. Parameters ---------- arr : array_like Values are appended to a copy of this array. values : array_like These values are appended to a copy of `arr`. It must be of the correct shape (the same shape as `arr`, excluding `axis`). If `axis` is not specified, `values` can be any shape and will be flattened before use. axis : int, optional The axis along which `values` are appended. If `axis` is not given, both `arr` and `values` are flattened before use. Returns ------- append : ndarray A copy of `arr` with `values` appended to `axis`. Note that `append` does not occur in-place: a new array is allocated and filled. If `axis` is None, `out` is a flattened array.
numpy.append(arr, values, axis=None):
簡答來說，就是arr和values會重新組合成一個新的數(shù)組，做為返回值。而axis是一個可選的值
當axis無定義時，是橫向加成，返回總是為一維數(shù)組！
Examples -------- >>> np.append([1, 2, 3], [[4, 5, 6], [7, 8, 9]]) array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
當axis有定義的時候，分別為0和1的時候。（注意加載的時候，數(shù)組要設(shè)置好，行數(shù)或者列數(shù)要相同。不然會有error：all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly）
當axis為0時，數(shù)組是加在下面（列數(shù)要相同）：
import numpy as np aa= np.zeros((1,8)) bb=np.ones((3,8)) c = np.append(aa,bb,axis = 0) print(c)
[[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.] [ 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.] [ 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.] [ 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]]
當axis為1時，數(shù)組是加在右邊（行數(shù)要相同）：
import numpy as np aa= np.zeros((3,8)) bb=np.ones((3,1)) c = np.append(aa,bb,axis = 1) print(c)
[[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.] [ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.] [ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.]]
以上這篇對numpy.append()里的axis的用法詳解就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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