对python numpy.array插入一行或一列的方法详解

下面是关于“对Python NumPy数组插入一行或一列的方法详解”的完整攻略,包含了两个示例。

插入一行

下面是一个示例,演示如何在二维数组中插一行。

import numpy as np

# 创建一个二维数组
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5,6], [7, 8, 9]])

# 创建一个新的一维数组
b = np.array([10, 11, 12])

# 在二维数组中插入一行
c = np.insert(a, 1, b, axis=0)

print(c)

在上面的示例中,我们先创建了一个二维数组a,然后创建了一个新的一维数组b。使用np.insert()函数将新的一维数组b插入到二数组a的第1行,得到新的二维数组c。输出结果为:

[[ 1  2  3]
 [10 11 12]
 [ 4  5  6]
 [7  8  9]]

需要注意是,np.insert()函数的第一个参数是要插入的数组,第二个参数是要插入的位置,第三个参数是要插入值,第四个参数是要插入的轴。在上面的示例中,我们使用axis=0将新的一维数组b插入到二维数组a的第1行。

插入一列

下面是一个示例,演示如何在二维数组中插入一列。

import numpy as np

# 创建一个二维数组
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7 8, 9]])

# 创建一个新的一维数组
b = np.array([10, 11, 12])

# 在二维数组中插入一列
c = np.insert(a, 1, b, axis=1)

print(c)

在上面的示例中,我们首先创建了一个二维数组a,然后创建了一个新的一维数组。使用np.insert()函数将新的一维数组b插入到二维数组a的第1列,得到新的二维数组c。输出结果为:

[[ 1 10    3]
 [ 4 11  5  6]
 [ 7 12  8  9]]

需要注意的是,np.insert()的第一个参数是要插入的数组,第二个参数是要插入的位置,第三个参数是要插入的值,第四个参数是要插入的轴。在上面的示例中,我们使用axis=1将新的一维数组b插入到二维数组a的第1列。

总结

本文介绍了如何在Python NumPy数组中插入一行或一列。使用np.insert()函数可以在指定位置插入新的一行或一列。需要注意的是,np.insert()函数的第一个参数是要插入的数组,第二个参数是要插入的位置,第三个参数是要插入的值,第四个参数是要插入的轴。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:对python numpy.array插入一行或一列的方法详解 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月14日
下一篇 2023年5月14日

相关文章

  • Python之Numpy的超实用基础详细教程

    Python之Numpy的超实用基础详细教程 NumPy模块的基本概念 NumPy是Python中一个非常流行的学计算库,提供了许多常用的数学函数和工具。Py的主要特点是提供高效的多维数组,可以快速进行数学运算和数据处理。 数组的创建 我们可以NumPy库中的np.array()函数来创建数组。下面一个创建一维数组的示例: import numpy as n…

    python 2023年5月13日
    00
  • Python3 ID3决策树判断申请贷款是否成功的实现代码

    下面是关于“Python3 ID3决策树判断申请贷款是否成功的实现代码”的攻略。 简介 本篇攻略主要介绍在Python3上使用基于ID3算法实现判断申请贷款是否成功的过程。 我们为了方便理解和学习,将此任务分为3个步骤: 数据准备:准备一份贷款申请相关的数据集,以及进行特征工程; 构建决策树:在数据集上使用ID3算法构建决策树; 预测数据:使用构建好的模型进…

    python 2023年5月13日
    00
  • 使用python实现三维图可视化

    使用Python实现三维图可视化 在本攻略中,我们将介绍如何使用Python实现三维图可视化。以下是完整的攻略,含两个示例说明。 示例1:绘制三维散点图 以下是使用Python绘制三维散点图的步骤: 导入必要的库。可以使用以下命令导入必要的库: import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d…

    python 2023年5月14日
    00
  • Numpy数组的优点和应用领域

    众所周知,Numpy是Python科学计算中最广泛使用的一个库,主要用于处理多维数组和矩阵计算。 而Numpy中的数组则是NumPy最重要的数据结构之一,具体来说,它有以下优点: 快速而高效的计算:Numpy数组使用C语言编写,这使得数组中的运算更加快速、高效。在处理大量数据时,Numpy数组比Python原生的列表(list)和元组(tuple)更快,因为…

    2023年2月27日
    00
  • 使用Python实现图像融合及加法运算

    图像融合和加法运算是图像处理中常见的操作。Python提供了许多图像处理库,如Pillow、OpenCV和Scikit-image等,可以用于实现图像融合和加法运算。本文将介绍如何使用Python和Pillow库现图像融合和加法运算,并提供两个示例。 示例一:使用Python和Pillow实现图像融合 要实现图像融合,可以使用以下步骤: 导入必要的库 fro…

    python 2023年5月14日
    00
  • Python中Numpy ndarray的使用详解

    Python中Numpy ndarray的使用详解 简介 NumPy是Python中用于科学计算的一个重要的库,它提供了高效的多维数组对象array和于数组和矢量计的函数。本文将详细讲解NumPy中ndarray的使用,包括创建ndarray、ndarray的属性方法、ndarray的索引和片、ndarray的运算和广播、ndarray的转置和重塑,并提供两…

    python 2023年5月14日
    00
  • python读写数据读写csv文件(pandas用法)

    下面是“python读写数据读写csv文件(pandas用法)”的完整攻略。 第1步:导入pandas模块和CSV文件 要使用pandas对CSV文件进行读写,需要先导入pandas模块,并将要读写的CSV文件加载到一个DataFrame中。以下是一段示例代码: import pandas as pd # 用read_csv()函数导入CSV文件 df = …

    python 2023年5月14日
    00
  • NumPy中副本和视图是什么意思?

    在NumPy中,副本(copy)和视图(view)是两种数组的不同形式,它们之间的区别在于它们是如何共享内存的。 副本是指一个新的数组,它们的数据不共享内存,这意味着对于副本的操作不会对原始数组产生影响。NumPy中的copy()函数可以用来创建数组的副本。 示例: import numpy as np # 创建一个数组 arr = np.array([1,…

    Numpy 2023年3月3日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部