追加到numpy数组的替代方法 - Python

在Python中，我们经常需要将数据追加到numpy数组中。虽然numpy提供了一些函数来实现这个目的，但实际上有一些更好的方法来完成这个任务。

使用Python列表

最简单的方法是将numpy数组转换为Python列表，将数据追加到列表中，然后将列表转换回numpy数组。这种方法可能不太高效，因为它涉及到在numpy数组和Python列表之间进行多次转换，但它是最简单的方法之一。

import numpy as np

# 创建一个numpy数组
a = np.array([1, 2, 3])

# 将numpy数组转换为Python列表
a_list = a.tolist()

# 将数据追加到Python列表中
a_list.append(4)

# 将Python列表转换为numpy数组
a = np.array(a_list)

使用numpy.concatenate方法

另一个更高效的方法是使用numpy.concatenate方法。该方法将多个数组连接在一起，并返回新的连接数组。

import numpy as np

# 创建一个numpy数组
a = np.array([1, 2, 3])

# 将数据追加到numpy数组中
b = np.array([4])
a = np.concatenate((a, b))

在上面的示例中，我们首先将数据存储在一个单独的numpy数组中，然后使用numpy.concatenate方法将其追加到原始数组中。

使用numpy.append方法

numpy.append方法是另一个可用的方法，它接受两个参数：numpy数组和要追加的值。该方法将新的数据追加到原始数组末尾，并返回新的数组。

import numpy as np

# 创建一个numpy数组
a = np.array([1, 2, 3])

# 将数据追加到numpy数组中
a = np.append(a, 4)

在上面的示例中，我们使用numpy.append方法将数据追加到原始数组a中。

总结

本文介绍了三种不同的方法来将数据追加到numpy数组中：使用Python列表，使用numpy.concatenate方法和使用numpy.append方法。虽然每个方法都有自己的优点和缺点，但使用numpy.concatenate方法和numpy.append方法是更好的选择，因为它们更高效，不需要进行多次数组/列表转换。