Vì vậy, đây là những gì tôi đã làm.
>>>n = np.matrix['1,2,3,4,5']
>>> n
matrix[[[1, 2, 3, 4, 5]]]
>>>np.insert[n,5,6]
matrix[[[1, 2, 3, 4, 5, 6]]]
Đối với các mảng đa chiều, bạn sẽ phải đề cập đến chỉ số ngang cũng như chỉ số dọc, nếu không ma trận kết quả sẽ được làm phẳng.
>>> n = np.matrix['1,2;4,5']
>>> n
matrix[[[1, 2],
[4, 5]]]
>>> np.insert[n,1,6] #Here 1 indicates the index in the flattened matrix.
matrix[[[1, 6, 2, 4, 5]]]
Trong tài liệu, chỉ số dọc được đề cập là "trục".
>>> n = np.matrix['1,2;4,5']
>>> n
matrix[[[1, 2],
[4, 5]]]
>>> np.insert[n,1,6, axis=1]
matrix[[[1, 6, 2],
[4, 6, 5]]]
>>> np.insert[n,1,[67,78], axis=1]
matrix[[[ 1, 67, 2],
[ 4, 78, 5]]]
Đây là liên kết đến tài liệu.
Python không có một loại dữ liệu cụ thể để thể hiện các mảng. Có thể được sử dụng để biểu diễn các mảng trong Python: Nếu chúng ta đang sử dụng danh sách làm mảng, các phương thức sau có thể được sử dụng để thêm các phần tử vào nó: Ví dụ 1: Thêm các phần tử vào hàm arrayusing append [] using append[] function 1. Thêm vào một mảng bằng danh sách
2: Nó thêm các phần tử vào cuối mảng.>>> n = np.matrix['1,2;4,5']
>>> n
matrix[[[1, 2],
[4, 5]]]
>>> np.insert[n,1,6] #Here 1 indicates the index in the flattened matrix.
matrix[[[1, 6, 2, 4, 5]]]
3: Nó chèn các phần tử tại chỉ số đã cho.>>> n = np.matrix['1,2;4,5']
>>> n
matrix[[[1, 2],
[4, 5]]]
>>> np.insert[n,1,6] #Here 1 indicates the index in the flattened matrix.
matrix[[[1, 6, 2, 4, 5]]]
4: Nó kéo dài danh sách bằng cách nối thêm các yếu tố từ cả hai danh sách.>>> n = np.matrix['1,2;4,5']
>>> n
matrix[[[1, 2],
[4, 5]]]
>>> np.insert[n,1,6] #Here 1 indicates the index in the flattened matrix.
matrix[[[1, 6, 2, 4, 5]]]
my_input = ['Engineering', 'Medical']
my_input.append['Science']
print[my_input]
Output:
>>> n = np.matrix['1,2;4,5']
>>> n
matrix[[[1, 2],
[4, 5]]]
>>> np.insert[n,1,6] #Here 1 indicates the index in the flattened matrix.
matrix[[[1, 6, 2, 4, 5]]]
Ví dụ 2: Thêm các phần tử vào một mảng bằng hàm mở rộng []
my_input = ['Engineering', 'Medical'] input1 = [40, 30, 20, 10] my_input.extend[input1] print[my_input]
Output:
>>> n = np.matrix['1,2;4,5']
>>> n
matrix[[[1, 2],
[4, 5]]]
>>> np.insert[n,1,6] #Here 1 indicates the index in the flattened matrix.
matrix[[[1, 6, 2, 4, 5]]]
Ví dụ 3: Thêm các phần tử vào một mảng bằng hàm chèn []
my_input = [1, 2, 3, 4, 5]
print[f'Current Numbers List {my_input}']
number = int[input["Please enter a number to be added:\n"]]
index = int[input[f'Enter the index between 0 and {len[my_input] - 1} to add the given number:\n']]
my_input.insert[index, number]
print[f'Updated List {my_input}']
Output:
2. Thêm vào một mảng bằng mô -đun mảng
Nếu chúng ta đang sử dụng mô -đun mảng, các phương thức sau có thể được sử dụng để thêm các phần tử vào nó:
7: Mảng kết quả là sự kết hợp của các phần tử từ cả hai mảng.>>> n = np.matrix['1,2;4,5'] >>> n matrix[[[1, 2], [4, 5]]] >>> np.insert[n,1,6] #Here 1 indicates the index in the flattened matrix. matrix[[[1, 6, 2, 4, 5]]]-
2: Nó thêm các phần tử vào cuối mảng.>>> n = np.matrix['1,2;4,5'] >>> n matrix[[[1, 2], [4, 5]]] >>> np.insert[n,1,6] #Here 1 indicates the index in the flattened matrix. matrix[[[1, 6, 2, 4, 5]]]
3: Nó chèn các phần tử tại chỉ số đã cho.>>> n = np.matrix['1,2;4,5'] >>> n matrix[[[1, 2], [4, 5]]] >>> np.insert[n,1,6] #Here 1 indicates the index in the flattened matrix. matrix[[[1, 6, 2, 4, 5]]]
4: Nó kéo dài danh sách bằng cách nối thêm các yếu tố từ cả hai danh sách.>>> n = np.matrix['1,2;4,5'] >>> n matrix[[[1, 2], [4, 5]]] >>> np.insert[n,1,6] #Here 1 indicates the index in the flattened matrix. matrix[[[1, 6, 2, 4, 5]]]
Example:
import array s1 = array.array['i', [1, 2, 3]] s2 = array.array['i', [4, 5, 6]] print[s1] print[s2] s3 = s1 + s2 print[s3] s1.append[4] print[s1] s1.insert[0, 10] print[s1] s1.extend[s2] print[s1]
Output:
3. Bổ sung các yếu tố vào mảng numpy
Chúng ta có thể thêm các phần tử vào một mảng numpy bằng các phương thức sau:
2: Nó thêm các phần tử vào cuối mảng.>>> n = np.matrix['1,2;4,5'] >>> n matrix[[[1, 2], [4, 5]]] >>> np.insert[n,1,6] #Here 1 indicates the index in the flattened matrix. matrix[[[1, 6, 2, 4, 5]]]
3: Nó thêm các phần tử tại chỉ mục đã cho trong một mảng.>>> n = np.matrix['1,2;4,5'] >>> n matrix[[[1, 2], [4, 5]]] >>> np.insert[n,1,6] #Here 1 indicates the index in the flattened matrix. matrix[[[1, 6, 2, 4, 5]]]
Example:
import numpy # insert function arr1_insert = numpy.array[[1, 23, 33]] arr2_insert = numpy.insert[arr1_insert, 1, 91] print[arr2_insert] # append function arr1_append = numpy.array[[4, 2, 1]] arr2_append = numpy.append [arr1_append, [12, 13, 14]] print[arr2_append]
Output:
>>> n = np.matrix['1,2;4,5']
>>> n
matrix[[[1, 2],
[4, 5]]]
>>> np.insert[n,1,6, axis=1]
matrix[[[1, 6, 2],
[4, 6, 5]]]
>>> np.insert[n,1,[67,78], axis=1]
matrix[[[ 1, 67, 2],
[ 4, 78, 5]]]
Sự kết luận
Do đó, trong bài viết này, chúng tôi đã thực hiện các cách có thể để thêm các yếu tố vào một mảng.
Người giới thiệu
- Python thêm vào một mảng
- Tài liệu python mảng
- Tài liệu Python Numpy
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về các cách khác nhau để thêm / nối phần tử đơn trong một mảng numpy bằng cách sử dụng hàm append [] hoặc crocatenate [] hoặc chèn []. Mục lục Mô -đun Numpy trong Python, cung cấp một hàm cho Numpy.Append [] để thêm một phần tử trong một mảng numpy. Chúng ta có thể chuyển mảng numpy và một giá trị duy nhất làm đối số cho hàm append []. Nó không sửa đổi mảng hiện có, nhưng trả về một bản sao của mảng được truyền với giá trị đã cho được thêm vào. Ví dụ,numpy.append[] to add an element in a numpy array. We can pass the numpy array and a single value as arguments to the append[] function. It doesn’t modifies the existing array, but returns a copy of the passed array
with given value added to it. For example,
import numpy as np # Create a Numpy Array of integers arr = np.array[[11, 2, 6, 7, 2]] # Add / Append an element at the end of a numpy array new_arr = np.append[arr, 10] print['New Array: ', new_arr] print['Original Array: ', arr]
Output:
New Array: [11 2 6 7 2 10] Original Array: [11 2 6 7 2]
Hàm append [] đã tạo ra một bản sao của mảng, sau đó thêm giá trị 10 ở cuối của nó và cuối cùng trả về nó.
Quảng cáo
Thêm phần tử vào mảng numpy bằng cách sử dụng incatenate []
Mô -đun Numpy trong Python, cung cấp một hàm numpy.concatenate [] để tham gia hai hoặc nhiều mảng. Chúng ta có thể sử dụng điều đó để thêm phần tử duy nhất trong mảng numpy. Nhưng vì thế, chúng ta cần gói gọn giá trị đơn trong cấu trúc dữ liệu trình tự như Danh sách và chuyển một mảng & danh sách cho hàm concatenate []. Ví dụ,numpy.concatenate[] to join two or more arrays. We can use that to add single element in numpy array. But for that we need to encapsulate the single value in a sequence data structure like list and pass a tuple of array & list to the concatenate[] function. For example,
>>> n = np.matrix['1,2;4,5']
>>> n
matrix[[[1, 2],
[4, 5]]]
>>> np.insert[n,1,6] #Here 1 indicates the index in the flattened matrix.
matrix[[[1, 6, 2, 4, 5]]]
Output:
New Array: [11 2 6 7 2 10] Original Array: [11 2 6 7 2]
Nó đã trả về một mảng mới chứa các giá trị từ cả hai chuỗi, tức là mảng và danh sách. Nó đã không sửa đổi mảng gốc, nhưng đã trả lại một mảng mới chứa tất cả các giá trị từ mảng numpy gốc và một giá trị được thêm vào cùng với chúng cuối cùng.
Thêm phần tử vào mảng numpy bằng chèn []
Sử dụng hàm numpy.insert [] trong mô -đun numpy, chúng ta cũng có thể chèn một phần tử ở cuối một mảng numpy. Ví dụ: Coutput: onumpy.insert[] function in the NumPy module, we can also insert an element at the end of a numpy array. For example,
C
Output:
O
Chúng tôi đã chuyển ba đối số cho hàm chèn [], tức là một mảng, vị trí chỉ mục và giá trị sẽ được thêm vào. Nó đã trả lại một bản sao của Array Arr với giá trị được thêm vào tại vị trí chỉ mục đã cho. Như trong trường hợp này, chúng tôi muốn thêm phần tử ở cuối mảng, vì vậy là vị trí chỉ mục, chúng tôi đã vượt qua kích thước của mảng. Do đó, nó đã thêm giá trị ở cuối mảng.arr with value added at the given index position. As in this case we wanted to add the element at the end of array, so as the index position, we passed the size of array. Therefore it added the value at the end of array.
Điểm quan trọng là nó không sửa đổi mảng ban đầu, nó đã trả về một bản sao của mảng ban đầu với giá trị đã cho được thêm vào tại chỉ mục được chỉ định, tức là là phần cuối của mảng.arr with given value added at the specified index i.e. as the end of array.
Summary:
Chúng tôi đã tìm hiểu về ba cách khác nhau để nối phần tử đơn ở cuối một mảng numpy trong Python.