numpy.append()里的axis的用法实例总结
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这篇文章主要知识点是关于numpy、append、axis、的内容，如果大家想对相关知识点有系统深入的学习，可以参阅以下电子书
对numpy.append()里的axis的用法详解
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):
简答来说，就是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
当axis无定义时，是横向加成，返回总是为一维数组！
Examples -------- >>> np.append([1, 2, 3], [[4, 5, 6], [7, 8, 9]]) array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
当axis有定义的时候，分别为0和1的时候。（注意加载的时候，数组要设置好，行数或者列数要相同。不然会有error：all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly）
当axis为0时，数组是加在下面（列数要相同）：
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.]]
当axis为1时，数组是加在右边（行数要相同）：
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.]]
以上这篇对numpy.append()里的axis的用法详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持码农之家。
以上就是本次给大家分享的关于Python的全部知识点内容总结，大家还可以在下方相关文章里找到python里dict变成list的实例方、 Python3结合Dlib实现人脸识别、 python字符串与url编码转换、 等python文章进一步学习，感谢大家的阅读和支持。
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numpy添加新的维度:newaxis的方法
numpy中包含的newaxis可以给原数组增加一个维度 np.newaxis放的位置不同，产生的新数组也不同 一维数组 x = np.random.randint(1, 8, size=5)xOut[48]: array([4, 6, 6, 6, 5])x1 = x[np.newaxis, :]x1Out[50]: array([[4, 6, 6, 6, 5]])x2 = x[:, np.newaxis]x2Out[52]: array([[4], [6], [6], [6], [5]]) 由以上代码可以看出，当把newaxis放在前面的时候 以前的shape是5，现在变成了1××5，也就是前面的维数发生了变化，后面的维数发生了变化 而把newaxis放后面的时候，输出的新数组的shape就是5××1，也就是后面增加了一个维数 所以，newaxis放在第几个位置，就会在shape里面看到相应的位置增加了一个维数 如下： 一般问题 经常会遇到这样的问题，需要从数组中取出一部分的数据，也就是取出“一片”或者“一条” 比如需要从二维数组里面抽取一列 取出来之后维度却变成了一维 假如我们需要将其还原为二维，就需要……