Hàm numpy.append () có sẵn trong gói NumPy. Append trong Python là một phương thức được xác định trước được sử dụng để thêm một item vào các loại tập hợp nhất định. Nếu không có phương thức append, các nhà phát triển sẽ phải thay đổi toàn bộ mã của tập hợp để thêm một giá trị hoặc item. Trường hợp sử dụng chính của nó được xem cho một danh sách loại tập hợp.
Hàm numpy.append () được sử dụng để thêm hoặc nối các giá trị mới vào một mảng numpy hiện có. Hàm này thêm các giá trị mới vào cuối mảng.
Các bài viết liên quan:
Hàm append () numpy được sử dụng để hợp nhất hai mảng. Nó trả về một mảng mới và mảng ban đầu vẫn không thay đổi.
Cú pháp
numpy.append(arr, values, axis=None)
Tham số
Có các tham số sau của hàm append ():
- arr: array_like
Đây là một ndarray. Các giá trị mới được nối vào một bản sao của mảng này. Tham số này là bắt buộc và đóng một vai trò quan trọng trong hàm numpy.append ().
- values: array_like
Tham số này xác định các giá trị được nối vào bản sao của một ndarray. Một điều cần lưu ý ở đây là các giá trị này phải có hình dạng chính xác như ndarray ban đầu, không bao gồm trục. Nếu trục không được xác định, thì các giá trị có thể ở bất kỳ hình dạng nào và sẽ phẳng trước khi sử dụng.
- axis: int (tùy chọn)
Tham số này xác định trục dọc theo các giá trị được nối vào. Khi trục không được cung cấp cho chúng, cả ndarray và giá trị đều được làm phẳng trước khi sử dụng.
Return
Hàm này trả về một bản sao của ndarray với các giá trị được nối vào trục.
Ví dụ 1: np.append ()
import numpy as np a=np.array([[10, 20, 30], [40, 50, 60], [70, 80, 90]]) b=np.array([[11, 21, 31], [42, 52, 62], [73, 83, 93]]) c=np.append(a,b) c
Output:
Trong đoạn mã trên
- Chúng tôi đã tạo một mảng ‘a’ bằng hàm np.array ().
- Sau đó, chúng tôi đã tạo một mảng ‘b’ khác bằng cách sử dụng cùng một hàm np.array ().
- Chúng tôi đã khai báo biến ‘c’ và gán giá trị trả về của hàm np.append ().
- Chúng tôi đã chuyển mảng ‘a’ và ‘b’ trong hàm.
- Cuối cùng, chúng tôi đã in giá trị của arr.
Trong đầu ra, các giá trị của cả hai mảng, tức là ‘a’ và ‘b’, đã được hiển thị ở dạng phẳng và mảng ban đầu vẫn giữ nguyên.
Ví dụ 2: np.append ({a1, a2, …}, axis = 0)
import numpy as np a=np.array([[10, 20, 30], [40, 50, 60], [70, 80, 90]]) b=np.array([[11, 21, 31], [42, 52, 62], [73, 83, 93]]) c=np.append(a,b,axis=0) c
Trong đoạn mã trên
- Chúng tôi đã tạo một mảng ‘a’ bằng hàm np.array ().
- Sau đó, chúng tôi đã tạo một mảng ‘b’ khác bằng cách sử dụng cùng một hàm np.array ().
- Chúng tôi đã khai báo biến ‘c’ và gán giá trị trả về của hàm np.append ().
- Chúng tôi đã chuyển mảng ‘a’ và ‘b’ trong hàm và chúng tôi cũng đã chuyển trục là 0.
- Cuối cùng, chúng tôi đã cố gắng in giá trị của arr.
Trong đầu ra, các giá trị của cả hai mảng, tức là ‘a’ và ‘b’, đã được hiển thị theo chiều dọc trong một mảng duy nhất và mảng ban đầu vẫn giữ nguyên.
Output:
Ví dụ 3: np.append ({a1, a2, …}, axis = 1)
import numpy as np a=np.array([[10, 20, 30], [40, 50, 60], [70, 80, 90]]) b=np.array([[11, 21, 31], [42, 52, 62], [73, 83, 93]]) c=np.append(a,b,axis=1) c
Bài viết khác:
