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本篇內容主要講解“NumPy怎么添加和刪除元素”,感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷,實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“NumPy怎么添加和刪除元素”吧!
今天我們學習NumPy函數numpy.append和numpy.hstack來添加和刪除NumPy數組中的元素以及水平和垂直堆疊數組。 使用Jupyter Notebook交互式環境用于編碼。
# ## 使用Numpy函數操作數組進行添加和刪除元素# In[37]:import numpy as np# In[38]:#定義一個3D數組my_arraymy_array = np.array(np.arange(24)).reshape(2,3,4)my_array# ## 使用np.append()方法往數組中添加元素# In[39]:new_array = np.append(my_array,[5,6,7,8])new_array# In[40]:#查看shapenew_array.shape# In[41]:new_array.reshape(7,4)# In[42]:#在定義一個數組cc = np.array(np.arange(24)).reshape(2,3,4) * 10 + 3 c# In[43]:my_array# In[44]:#接下來往my_array中添加c#axis=0 是在第一“維”行np.append(my_array,c,axis=0)# In[45]:#查看shapenp.append(my_array,c,axis=0).shape# In[46]:#axis=1 是在第二“維”列np.append(my_array,c,axis=1)# In[47]:np.append(my_array,c,axis=2)# In[48]:np.append(my_array,c,axis=2).shape# ## 使用np.hstack()添加元素# # In[49]:my_stack = np.hstack((my_array,c))my_stack# In[50]:my_stack.shape# In[51]:#改變【0,0,2】的值my_stack[0,0,2] = 999# In[52]:my_stack# ## 使用np.insert()插入元素# In[53]:c# In[54]:insert_arr = np.insert(c,1,888,axis=0)insert_arr# In[55]:np.insert(c,1,888,axis=1)# In[56]:np.insert(c,1,888,axis=2)# ## 使用np.delete()刪除元素# In[57]:d = np.empty(c.shape)np.copyto(d,c)d# In[58]np.delete(d,1,axis=1)# In[59]:np.delete(d,1,axis=2)# # numpy.reshape(array, shape, order = ‘C’) :## 在不改變數組的情況下塑造數組# # python 程序說明# # numpy.reshape() 方法 # In[60]:array = np.arange(8) print("原始數組 : \n", array) # # 塑造數組有2行4列 # In[61]:array = np.arange(8).reshape(2, 4) print("\n塑造數組有2行4列 : \n", array) # # 塑造數組有4行2列 # In[62]:array = np.arange(8).reshape(4 ,2) print("\n塑造數組有4行2列s : \n", array) # # 構造三維數組# In[63]:array = np.arange(8).reshape(2, 2, 2) print("\n原始數組構造成三維數組 : \n", array) # # numpy.axis解釋:# ## 根據定義,維度的軸號是數組形狀中該維度的索引。 #它也是在索引期間用于訪問該維度的位置。# ## 例如,如果2D陣列a具有形狀(5,6),#那么您可以訪問[0,0]直到[4,5]。 #因此,axis 0是第一維(“行”),axis 1是第二維(“列”)。 #在更高的維度中,“行”和“列”停止真正有意義,#嘗試根據所涉及的形狀和指數來考慮軸。
到此,相信大家對“NumPy怎么添加和刪除元素”有了更深的了解,不妨來實際操作一番吧!這里是億速云網站,更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢,關注我們,繼續學習!
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