NumPy 數(shù)組添加和刪除

數(shù)組添加和刪除操作，常用的函數(shù)如下：

numpy.resize

numpy.resize 函數(shù)返回指定大小的新數(shù)組。

如果新數(shù)組大小大于原始大小，則包含原始數(shù)組中的元素的副本。

numpy.resize(arr, shape)

參數(shù)說(shuō)明：

arr：要修改大小的數(shù)組shape：返回?cái)?shù)組的新形狀

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3,4,5,6,7,8],[4,5,6,7,8,9,10,11]])
print ('第一個(gè)數(shù)組：')
print (a)
print ('\n')
print ('第一個(gè)數(shù)組的形狀：')
print (a.shape)
print ('\n')
b = np.resize(a, (4,2))
print ('第二個(gè)數(shù)組：')
print (b)
print ('\n')
print ('第二個(gè)數(shù)組的形狀：')
print (b.shape)
print ('\n')
 # 要注意 a 的第一行在 b 中重復(fù)出現(xiàn)，因?yàn)槌叽缱兇罅?
print ('修改第二個(gè)數(shù)組的大?。?)
b = np.resize(a,(5,5))
print (b)

輸出結(jié)果為：

第一個(gè)數(shù)組：
[[ 1 2 3 4 5 6 7 8]
 [ 4 5 6 7 8 9 10 11]]

第一個(gè)數(shù)組的形狀：
(2, 8)

第二個(gè)數(shù)組：
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]
 [7 8]]

第二個(gè)數(shù)組的形狀：
(4, 2)

修改第二個(gè)數(shù)組的大小：
[[ 1 2 3 4 5]
 [ 6 7 8 4 5]
 [ 6 7 8 9 10]
 [11 1 2 3 4]
 [ 5 6 7 8 4]]

numpy.append

numpy.append 函數(shù)在數(shù)組的末尾添加值。 追加操作會(huì)分配整個(gè)數(shù)組，并把原來(lái)的數(shù)組復(fù)制到新數(shù)組中。 此外，輸入數(shù)組的維度必須匹配否則將生成ValueError。

append 函數(shù)返回的始終是一個(gè)一維數(shù)組。

numpy.append(arr, values, axis=None)

參數(shù)說(shuō)明：

arr：輸入數(shù)組values：要向arr添加的值，需要和arr形狀相同（除了要添加的軸）axis：默認(rèn)為 None。當(dāng)axis無(wú)定義時(shí)，是橫向加成，返回總是為一維數(shù)組！當(dāng)axis有定義的時(shí)候，分別為0和1的時(shí)候。當(dāng)axis有定義的時(shí)候，分別為0和1的時(shí)候（列數(shù)要相同）。當(dāng)axis為1時(shí)，數(shù)組是加在右邊（行數(shù)要相同）。

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3,4,5,6,7,8],[4,5,6,7,8,9,10,11]])
print ('第一個(gè)數(shù)組：')
print (a)
print ('\n')
print ('向數(shù)組添加元素：')
print (np.append(a, [7,8,9]))
print ('\n')
print ('沿軸 0 添加元素：')
print (np.append(a, [[1,2,3,4,5,6,7,8]],axis = 0))
print ('\n')
print ('沿軸 1 添加元素：')
print (np.append(a, [[5,5,5,5,5,5,5],[7,8,9,7,8,9,1]],axis = 1))

輸出結(jié)果為：

第一個(gè)數(shù)組：
[[ 1 2 3 4 5 6 7 8]
 [ 4 5 6 7 8 9 10 11]]

向數(shù)組添加元素：
[ 1 2 3 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 9 10 11 7 8 9]

沿軸 0 添加元素：
[[ 1 2 3 4 5 6 7 8]
 [ 4 5 6 7 8 9 10 11]
 [ 1 2 3 4 5 6 7 8]]

沿軸 1 添加元素：
[[ 1 2 3 4 5 6 7 8 5 5 5 5 5 5 5]
 [ 4 5 6 7 8 9 10 11 7 8 9 7 8 9 1]]

numpy.insert

numpy.insert 函數(shù)在給定索引之前，沿給定軸在輸入數(shù)組中插入值。

如果值的類型轉(zhuǎn)換為要插入，則它與輸入數(shù)組不同。 插入沒有原地的，函數(shù)會(huì)返回一個(gè)新數(shù)組。 此外，如果未提供軸，則輸入數(shù)組會(huì)被展開。

numpy.insert(arr, obj, values, axis)

參數(shù)說(shuō)明：

arr：輸入數(shù)組obj：在其之前插入值的索引values：要插入的值axis：沿著它插入的軸，如果未提供，則輸入數(shù)組會(huì)被展開

import numpy as np
a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
 
print ('第一個(gè)數(shù)組：')
print (a)
print ('\n')
 
print ('未傳遞 Axis 參數(shù)。 在插入之前輸入數(shù)組會(huì)被展開。')
print (np.insert(a,3,[11,12]))
print ('\n')
print ('傳遞了 Axis 參數(shù)。 會(huì)廣播值數(shù)組來(lái)配輸入數(shù)組。')
 
print ('沿軸 0 廣播：')
print (np.insert(a,1,[11],axis = 0))
print ('\n')
 
print ('沿軸 1 廣播：')
print (np.insert(a,1,11,axis = 1))

輸出結(jié)果如下：

第一個(gè)數(shù)組：
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]

未傳遞 Axis 參數(shù)。 在插入之前輸入數(shù)組會(huì)被展開。
[ 1 2 3 11 12 4 5 6]
傳遞了 Axis 參數(shù)。 會(huì)廣播值數(shù)組來(lái)配輸入數(shù)組。

沿軸 0 廣播：
[[ 1 2]
 [11 11]
 [ 3 4]
 [ 5 6]]

沿軸 1 廣播：
[[ 1 11 2]
 [ 3 11 4]
 [ 5 11 6]]

numpy.delete

numpy.delete 函數(shù)返回從輸入數(shù)組中刪除指定子數(shù)組的新數(shù)組。 與 insert() 函數(shù)的情況一樣，如果未提供軸參數(shù)，則輸入數(shù)組將展開。

Numpy.delete(arr, obj, axis)

參數(shù)說(shuō)明：

arr：輸入數(shù)組obj：可以被切片，整數(shù)或者整數(shù)數(shù)組，表明要從輸入數(shù)組刪除的子數(shù)組axis：沿著它刪除給定子數(shù)組的軸，如果未提供，則輸入數(shù)組會(huì)被展開

import numpy as np
 
a = np.arange(12).reshape(3,4)
 
print ('第一個(gè)數(shù)組：')
print (a)
print ('\n')
 
print ('未傳遞 Axis 參數(shù)。 在插入之前輸入數(shù)組會(huì)被展開。')
print (np.delete(a,5))
print ('\n')
 
print ('刪除第二列：')
print (np.delete(a,1,axis = 1))
print ('\n')
 
print ('包含從數(shù)組中刪除的代替值的切片：')
a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
print (np.delete(a, np.s_[::2]))

輸出結(jié)果為：

第一個(gè)數(shù)組：
[[ 0 1 2 3]
 [ 4 5 6 7]
 [ 8 9 10 11]]

未傳遞 Axis 參數(shù)。 在插入之前輸入數(shù)組會(huì)被展開。
[ 0 1 2 3 4 6 7 8 9 10 11]

刪除第二列：
[[ 0 2 3]
 [ 4 6 7]
 [ 8 10 11]]

包含從數(shù)組中刪除的代替值的切片：
[ 2 4 6 8 10]

numpy.unique

numpy.unique 函數(shù)用于去除數(shù)組中的重復(fù)元素。

numpy.unique(arr, return_index, return_inverse, return_counts)

arr：輸入數(shù)組，如果不是一維數(shù)組則會(huì)展開return_index：如果為true，返回新列表元素在舊列表中的位置（下標(biāo)），并以列表形式儲(chǔ)return_inverse：如果為true，返回舊列表元素在新列表中的位置（下標(biāo)），并以列表形式儲(chǔ)return_counts：如果為true，返回去重?cái)?shù)組中的元素在原數(shù)組中的出現(xiàn)次數(shù)

import numpy as np
 
a = np.array([5,2,6,2,7,5,6,8,2,9])
 
print ('第一個(gè)數(shù)組：')
print (a)
print ('\n')
 
print ('第一個(gè)數(shù)組的去重值：')
u = np.unique(a)
print (u)
print ('\n')
 
print ('去重?cái)?shù)組的索引數(shù)組：')
u,indices = np.unique(a, return_index = True)
print (indices)
print ('\n')
 
print ('我們可以看到每個(gè)和原數(shù)組下標(biāo)對(duì)應(yīng)的數(shù)值：')
print (a)
print ('\n')
 
print ('去重?cái)?shù)組的下標(biāo)：')
u,indices = np.unique(a,return_inverse = True)
print (u)
print ('\n')
 
print ('下標(biāo)為：')
print (indices)
print ('\n')
 
print ('使用下標(biāo)重構(gòu)原數(shù)組：')
print (u[indices])
print ('\n')
 
print ('返回去重元素的重復(fù)數(shù)量：')
u,indices = np.unique(a,return_counts = True)
print (u)
print (indices)

輸出結(jié)果為：

第一個(gè)數(shù)組：
[5 2 6 2 7 5 6 8 2 9]

第一個(gè)數(shù)組的去重值：
[2 5 6 7 8 9]

去重?cái)?shù)組的索引數(shù)組：
[1 0 2 4 7 9]

我們可以看到每個(gè)和原數(shù)組下標(biāo)對(duì)應(yīng)的數(shù)值：
[5 2 6 2 7 5 6 8 2 9]

去重?cái)?shù)組的下標(biāo)：
[2 5 6 7 8 9]

下標(biāo)為：
[1 0 2 0 3 1 2 4 0 5]

使用下標(biāo)重構(gòu)原數(shù)組：
[5 2 6 2 7 5 6 8 2 9]

返回去重元素的重復(fù)數(shù)量：
[2 5 6 7 8 9]
[3 2 2 1 1 1]