numpy.append()中axis三种用法介绍

小编介绍过python中numpy.append()的使用方法，在numpy.append()有三个参数，其中arr和values会重新组合成一个新的数组，做为返回值。而axis是一个可选的值，根据不同的axis的不同条件，numpy.append()的使用方法也不同，本文介绍numpy.append()中axis三种用法。

numpy.append()中axis三种用法

1、axis无定义：返回总是为一维数组

如果axis没有给出，那么arr，values都将先展平成一维数组。

返回由arr和values组成的新数组。

importnumpyasnp
a=[1,2,3]
b=[4,5]
c=[[6,7],[8,9]]
print(np.append(a,b))
print(np.append(a,c))

输出

[12345]
[1236789]

2、axis=0的情况：数组是加在下面（列数要相同）

axis=0，表示针对第1维进行操作，可以简单的理解为，加在了行上。所以行数增加，列数不变。

importnumpyasnp
aa=np.zeros((1,8))
bb=np.ones((3,8))
c=np.append(aa,bb,axis=0)
print(c)

输出

[[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.]]

3、axis=1的情况：数组是加在右边（行数要相同）

拓展列，行数不变。行数需要相同。

importnumpyasnp

DYX=np.zeros((3,1))
HXH=np.ones((3,8))
XH=np.append(DYX,HXH,axis=1)

print(DYX)#(3,1)
"""
[[0.]
[0.]
[0.]]
"""

print(HXH)#(3,8)
"""
[[1.1.1.1.1.1.1.1.]
[1.1.1.1.1.1.1.1.]
[1.1.1.1.1.1.1.1.]]
"""

#最终结果：
print(XH)
"""
[[0.1.1.1.1.1.1.1.1.]
[0.1.1.1.1.1.1.1.1.]
[0.1.1.1.1.1.1.1.1.]]
"""

print(XH.shape)#(3,9)
#axis=1,在第二维上拼接，所以说，(3,1)和(3,8)就变成了(3,9)

numpy.append()语法格式

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

以上就是numpy.append()中axis三种用法介绍，希望能对你有所帮助哟~更多python高级学习推荐：python高级教程。