Функция numpy.append() в Python - добавление значений в конец массива

Объект массива в Numpy называется ndarray. Мы можем создать объект numpy ndarray, используя функцию array(). Метод Numpy.append() в Python добавляет значения по указанной оси в конец массива.

Вы должны установить numpy для этого руководства. Кроме того, проверьте свою версию numpy.

Содержание

Что такое функция np.append() в Python?
Синтаксис
Параметры
Возвращаемое значение
Примеры программ с методом numpy.append()
Программа 1: Работа с одномерным массивом
Программа 2: Работа с 2D-массивом
Сведение двух массивов в Numpy
Объединение двух массивов вдоль оси с помощью np.append()
Python numpy: ValueError
Сравнение Numpy append() и concatenate()
Заключение

Что такое функция np.append() в Python?

Функция numpy.append() в Python используется для объединения двух массивов. Функция np.append() возвращает новый массив, а исходный массив остается неизменным. append() используется для добавления одного массива к другому, а затем возвращает объединенный массив.

Синтаксис

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

1	numpy.append(array, values, axis = None)

Параметры

Метод numpy.append() принимает три аргумента:

array: это может быть массив или объект массива, к которому будет выполняться добавление некоторых значений.
values: это значение, которое будет добавлено к массиву.
axis: указывает ось массива, вдоль которой значение должно быть добавлено. В основном есть два типа осей:

axis=1 -> указывает ось первой строки
axis=0 -> предлагает ось первого столбца.

Возвращаемое значение

Функция append() возвращает копию массива со значениями, добавленными в конце, в соответствии с указанной осью.

Примеры программ с методом numpy.append()

Программа 1: Работа с одномерным массивом

# Importing numpy
import numpy as np

# We will create an 1D array

# this will create an array with values 0 to 5
arr1 = np.arange(6)
# Printing the array
print("The first array is: ", arr1)

# Creating a 2nd array
arr2 = np.arange(10, 16)
print("The second array is: ", arr2)

# Now we will append arr2 to arr1
# result will be copied to a new array
arr = np.append(arr1, arr2)

# Printing the new array
print("After append the new array is: ", arr)

# Importing numpy

import numpy as np

# We will create an 1D array

# this will create an array with values 0 to 5

arr1 = np.arange(6)

# Printing the array

print("The first array is: ", arr1)

# Creating a 2nd array

arr2 = np.arange(10, 16)

print("The second array is: ", arr2)

# Now we will append arr2 to arr1

# result will be copied to a new array

arr = np.append(arr1, arr2)

# Printing the new array

print("After append the new array is: ", arr)

Выход

The first array is:  [0 1 2 3 4 5]
The second array is:  [10 11 12 13 14 15]
After append the new array is:  [ 0  1  2  3  4  5 10 11 12 13 14 15]

The first array is: [0 1 2 3 4 5]

The second array is: [10 11 12 13 14 15]

After append the new array is: [ 0 1 2 3 4 5 10 11 12 13 14 15]

В этой программе мы видим, что сначала мы создали два массива с помощью функции arange(), которая создает массив с некоторым заданным диапазоном значений. После этого мы напечатали эти два массива соответственно.

Наконец, мы вызвали функцию append(), в которой мы добавили arr2 к arr1. Здесь мы видим, что в данном случае мы не указали axis; это потому, что данные массивы являются одномерными массивами. Ось определена в многомерном массиве.

Программа 2: Работа с 2D-массивом

# Importing numpy
import numpy as np

# Creating a 2D array with shape 2x3
arr1 = np.array([(1, 2, 3),(4, 5, 6)])
print("The first array is:\n", arr1)

# Creating a second 2D array using arange function

# This will create a 2D array of shape 2x3 with values 10 to 15
arr2 = np.arange(10, 16).reshape(2, 3)
print("The second array is:\n", arr2)

# Now we will first append the array by axis 1
arr3 = np.append(arr1, arr2, axis=1)
print("After append by axis 1, new array is:\n", arr3)

# Now we will first append the array by axis 0
arr4 = np.append(arr1, arr2, axis=0)
print("After append by axis 0, new array is:\n", arr4)

# Importing numpy

import numpy as np

# Creating a 2D array with shape 2x3

arr1 = np.array([(1, 2, 3),(4, 5, 6)])

print("The first array is:\n", arr1)

# Creating a second 2D array using arange function

# This will create a 2D array of shape 2x3 with values 10 to 15

arr2 = np.arange(10, 16).reshape(2, 3)

print("The second array is:\n", arr2)

# Now we will first append the array by axis 1

arr3 = np.append(arr1, arr2, axis=1)

print("After append by axis 1, new array is:\n", arr3)

# Now we will first append the array by axis 0

arr4 = np.append(arr1, arr2, axis=0)

print("After append by axis 0, new array is:\n", arr4)

Выход

The first array is:
 [[1 2 3]
 [4 5 6]]
The second array is:
 [[10 11 12]
 [13 14 15]]
After append by axis 1, new array is:
 [[ 1  2  3 10 11 12]
 [ 4  5  6 13 14 15]]
After append by axis 0, new array is:
 [[ 1  2  3]
 [ 4  5  6]
 [10 11 12]
 [13 14 15]]

The first array is:

[[1 2 3]

[4 5 6]]

The second array is:

[[10 11 12]

[13 14 15]]

After append by axis 1, new array is:

[[ 1 2 3 10 11 12]

[ 4 5 6 13 14 15]]

After append by axis 0, new array is:

[[ 1 2 3]

[ 4 5 6]

[10 11 12]

[13 14 15]]

В этой программе мы создали массив с помощью numpy arange() и объявили два массива формы 2×3 двумя разными способами. Затем мы вызвали функцию append(), чтобы добавить arr2 к arr1 по оси 1; это добавит row1 из arr1 с row1 из arr2 и так далее.

Затем мы снова вызвали функцию append(), чтобы добавить arr2 к arr1 с осью = 0, что означает, что она добавит столбец 1 из arr1 со столбцом 1 из arr2 и так далее.

Наконец, мы можем увидеть результат этих двух операций.

Сведение двух массивов в Numpy

Под «выравниванием» массива мы подразумеваем преобразование многомерного массива в обычный «одномерный» массив.

См. следующий код.

# app.py

import numpy as np

arrA = np.array([[11, 21], [30, 46]])
arrB = np.array([[19, 21], [46, 21]])

# no axis provided, array elements will be flattened
arr_flat = np.append(arrA, arrB)

print(arr_flat)

# app.py

import numpy as np

arrA = np.array([[11, 21], [30, 46]])

arrB = np.array([[19, 21], [46, 21]])

# no axis provided, array elements will be flattened

arr_flat = np.append(arrA, arrB)

print(arr_flat)

Выход

python3 app.py
[11 21 30 46 19 21 46 21]

1 2	python3 app.py [11 21 30 46 19 21 46 21]

Как видим, мы не указали ни одной оси; поэтому он сглаживает массив.

Объединение двух массивов вдоль оси с помощью np.append()

Мы можем объединить два массива вдоль оси, используя функцию numpy append(). См. следующий код.

import numpy as np

arr_merge_axis0 = np.append([[11, 21], [29, 46]], [[19, 21], [37, 10]], axis=0)
print(f'Merged 2x2 Arrays along Axis-0:\n{arr_merge_axis0}')

arr_merge_axis1 = np.append([[11, 21], [29, 46]], [[19, 21], [37, 10]], axis=1)
print(f'Merged 2x2 Arrays along Axis-1:\n{arr_merge_axis1}')

import numpy as np

arr_merge_axis0 = np.append([[11, 21], [29, 46]], [[19, 21], [37, 10]], axis=0)

print(f'Merged 2x2 Arrays along Axis-0:\n{arr_merge_axis0}')

arr_merge_axis1 = np.append([[11, 21], [29, 46]], [[19, 21], [37, 10]], axis=1)

print(f'Merged 2x2 Arrays along Axis-1:\n{arr_merge_axis1}')

Выход

python3 app.py
Merged 2x2 Arrays along Axis-0:
[[11 21]
 [29 46]
 [19 21]
 [37 10]]
Merged 2x2 Arrays along Axis-1:
[[11 21 19 21]
 [29 46 37 10]]

python3 app.py

Merged 2x2 Arrays along Axis-0:

[[11 21]

[29 46]

[19 21]

[37 10]]

Merged 2x2 Arrays along Axis-1:

[[11 21 19 21]

[29 46 37 10]]

Из вывода мы можем получить следующие утверждения.

Когда массивы 2 × 2 объединяются с осью x, размер выходного массива составляет 4 × 2.
Когда массивы 2 × 2 объединяются с осью Y, размер выходного массива составляет 2 × 4.

Python numpy: ValueError

Давайте посмотрим на пример, где будет выведена ошибка ValueError.

import numpy as np

arr = np.append([[11, 21]], [[10, 19, 46]], axis=0)
print(arr)

import numpy as np

arr = np.append([[11, 21]], [[10, 19, 46]], axis=0)

print(arr)

Выход

python3 app.py
Traceback(most recent call last):
  File "app.py", line 3, in <module>
    arr = np.append([[11, 21]], [[10, 19, 46]], axis=0)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/numpy/lib/function_base.py", line 4689, in append
    return concatenate((arr, values), axis=axis)
ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly

python3 app.py

Traceback(most recent call last):

File "app.py", line 3, in <module>

arr = np.append([[11, 21]], [[10, 19, 46]], axis=0)

File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/numpy/lib/function_base.py", line 4689, in append

return concatenate((arr, values), axis=axis)

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

Формы массива 1×2 и 2×3. Итак, формы axis-1 разные; Возникает ValueError.

Сравнение Numpy append() и concatenate()

Функция Numpy concatenate() работает немного быстрее, а append() сглаживает массив, если ось не указана. np.append использует np.concatenate. См. следующий фрагмент.

def append(arr, values, axis=None):
    arr = asanyarray(arr)
    if axis is None:
        if arr.ndim != 1:
            arr = arr.ravel()
        values = ravel(values)
        axis = arr.ndim-1
    return concatenate((arr, values), axis=axis)

def append(arr, values, axis=None):

arr = asanyarray(arr)

if axis is None:

if arr.ndim != 1:

arr = arr.ravel()

values = ravel(values)

axis = arr.ndim-1

return concatenate((arr, values), axis=axis)

Функция append() использует конкатенацию в базовой реализации.

Заключение

Функция Numpy append() добавляет значения в конец входного массива и выделяется новый массив. Здесь следует отметить, что размеры входных массивов должны совпадать; в противном случае будет получено значение ValueError.