np.append関数の使い方は何ですか?

np.append 関数の使い方は、関数に追加する要素をパラメータとして渡し、追加する配列と軸の位置を指定します。 np.append関数の構文は「np.append(arr,values,axis=None)」で、arrは追加する要素の配列、valuesは追加する要素、axisはその位置です。追加される軸。デフォルトは「なし」です。軸の位置を指定して追加方法などを制御することで、1 次元、2 次元、多次元の配列でよく使用されます。

# このチュートリアルのオペレーティング システム: Windows 10 システム、Dell G3 コンピューター。

np.append 関数は、配列の末尾に要素を追加するために使用される NumPy ライブラリの関数です。使い方は関数に追加する要素をパラメータとして渡し、追加する配列と軸の位置を指定します。

具体的には、np.append 関数の構文は次のとおりです。

np.append(arr, values, axis=None)

このうち、arr は追加する要素の配列、values は追加する要素、 axis は追加される軸の位置です。デフォルトは None です。

np.append 関数の使用法について詳しく説明します。

1 次元配列に追加:

arr が 1 次元配列の場合、np.append 関数は arr の末尾に値を追加し、新しい 1 次元配列を返します。例:

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
values = np.array([4, 5, 6])
new_arr = np.append(arr, values)
print(new_arr)  # [1 2 3 4 5 6]

2 次元配列に追加:

arr が 2 次元配列の場合、追加される軸の位置を指定する必要があります。デフォルトでは、axis=None で、np.append 関数は arr を 1 次元配列に平坦化し、最後に値を追加します。例:

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
values = np.array([[7, 8, 9]])
new_arr = np.append(arr, values)
print(new_arr)  # [1 2 3 4 5 6 7 8 9]

axis=0 を指定すると、arr の末尾に行ごとに値が追加されます。例:

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
values = np.array([[7, 8, 9]])
new_arr = np.append(arr, values, axis=0)
print(new_arr)
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]

axis=1 を指定すると、値は列ごとに arr の末尾に追加されます。例:

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
values = np.array([[7], [8]])
new_arr = np.append(arr, values, axis=1)
print(new_arr)
[[1 2 3 7]
[4 5 6 8]]

多次元配列に追加:

arr が多次元配列の場合、追加される軸の位置も指定する必要があります。 。例:

import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
values = np.array([[[9, 10], [11, 12]]])
new_arr = np.append(arr, values, axis=0)
print(new_arr)
[[[ 1  2]
[ 3  4]]
[[ 5  6]
[ 7  8]]
[[ 9 10]
[11 12]]]

多次元配列では、axis=0、axis=1、axis=2 などを指定して、さまざまな軸の位置に追加できます。

np.append 関数は呼び出されるたびに新しい配列を返し、元の配列は変更されないことに注意してください。したがって、実際の使用では、通常、返された新しい配列を後続の操作のために変数に割り当てる必要があります。

np.append 関数は、配列の末尾に要素を追加するために使用される NumPy ライブラリの関数です。 1 次元、2 次元、および多次元の配列に使用して、軸の位置を指定することで追加方法を制御できます。 np.append 関数の使用に習熟すると、配列操作やデータ処理に非常に役立ちます。

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