NumPy 教程 之 Numpy 数组操作 28

简介: NumPy 提供多种数组操作功能,包括修改形状、翻转、连接和分割等。本教程重点介绍元素的添加与删除,如使用 `resize`、`append`、`insert` 和 `delete` 函数。其中 `numpy.insert` 可在指定索引前插入值,支持标量或数组插入。示例展示了不同情况下 `insert` 的使用方法,包括不指定轴时的数组扁平化插入,以及沿特定轴进行广播插入。

NumPy 教程 之 Numpy 数组操作 28

Numpy 数组操作

Numpy 中包含了一些函数用于处理数组,大概可分为以下几类:

修改数组形状
翻转数组
修改数组维度
连接数组
分割数组
数组元素的添加与删除

数组元素的添加与删除

函数 元素及描述

resize 返回指定形状的新数组
append 将值添加到数组末尾
insert 沿指定轴将值插入到指定下标之前
delete 删掉某个轴的子数组,并返回删除后的新数组
unique 查找数组内的唯一元素

numpy.insert

numpy.insert 函数在给定索引之前,沿给定轴在输入数组中插入值。

函数会在指定位置(或位置数组)插入给定的值或数组,然后返回新的数组。被插入的元素可以是标量值,也可以是数组。需要注意的是,插入操作会返回一个新的数组,而不会改变原始数组。

numpy.insert(arr, obj, values, axis)

参数说明:

arr:输入数组
obj:在其之前插入值的索引
values:要插入的值
axis:沿着它插入的轴,如果未提供,则输入数组会被展开

实例

import numpy as np

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

print ('第一个数组:')
print (a)
print ('\n')

print ('未传递 Axis 参数。 在删除之前输入数组会被展开。')
print (np.insert(a,3,[11,12]))
print ('\n')
print ('传递了 Axis 参数。 会广播值数组来配输入数组。')

print ('沿轴 0 广播:')
print (np.insert(a,1,[11],axis = 0))
print ('\n')

print ('沿轴 1 广播:')
print (np.insert(a,1,11,axis = 1))

输出结果如下:

第一个数组:
[[1 2]
[3 4]
[5 6]]

未传递 Axis 参数。 在删除之前输入数组会被展开。
[ 1 2 3 11 12 4 5 6]

传递了 Axis 参数。 会广播值数组来配输入数组。
沿轴 0 广播:
[[ 1 2]
[11 11]
[ 3 4]
[ 5 6]]

沿轴 1 广播:
[[ 1 11 2]
[ 3 11 4]
[ 5 11 6]]

目录
相关文章
|
1月前
|
Python
Numpy学习笔记(四):如何将数组升维、降维和去重
本文介绍了如何使用NumPy库对数组进行升维、降维和去重操作。
33 1
|
1月前
|
机器学习/深度学习 并行计算 大数据
【Python篇】NumPy完整指南(上篇):掌握数组、矩阵与高效计算的核心技巧2
【Python篇】NumPy完整指南(上篇):掌握数组、矩阵与高效计算的核心技巧
69 10
|
1月前
|
Python
Numpy学习笔记(五):np.concatenate函数和np.append函数用于数组拼接
NumPy库中的`np.concatenate`和`np.append`函数,它们分别用于沿指定轴拼接多个数组以及在指定轴上追加数组元素。
27 0
Numpy学习笔记(五):np.concatenate函数和np.append函数用于数组拼接
|
1月前
|
Python
使用 NumPy 进行数组操作的示例
使用 NumPy 进行数组操作的示例
|
1月前
|
索引 Python
【Python篇】NumPy完整指南(上篇):掌握数组、矩阵与高效计算的核心技巧1
【Python篇】NumPy完整指南(上篇):掌握数组、矩阵与高效计算的核心技巧
85 4
|
1月前
|
机器学习/深度学习 并行计算 调度
CuPy:将 NumPy 数组调度到 GPU 上运行
CuPy:将 NumPy 数组调度到 GPU 上运行
60 1
|
2月前
|
Python
numpy | 插入不定长字符数组测试OK
本文介绍了如何在numpy中创建和操作不定长字符数组,包括插入和截断操作的测试。
|
2月前
|
数据可视化 Python
NumPy 教程 之 NumPy Matplotlib 7
使用Python的绘图库Matplotlib与NumPy结合进行数据可视化,提供Matplotlib作为MatLab开源替代方案的有效方法,以及如何利用plt()函数将数据转换成直观的直方图示例。
38 11
|
2月前
|
Python
NumPy 教程 之 NumPy Matplotlib 6
Matplotlib 是一个强大的 Python 绘图库,能与 NumPy 协同工作,提供类似 MatLab 的开源替代方案,并支持 PyQt 和 wxPython 等图形工具包。通过 `numpy.histogram()` 函数示例,展示了如何创建数据频率分布图,该函数接受输入数组和 bin 参数,生成对应频率的直方图。示例代码及输出清晰展示了 bin 的边界与对应频率的关系。
32 11
|
2月前
|
API Python
Numpy 数组的一些集合操作
Numpy 数组的一些集合操作
31 0