NumPy 是一个用于科学计算的 Python 库,提供了多维数组对象和许多数学函数。NumPy 数组是一种高效的数据结构,适用于大规模数值计算。
NumPy 数组主要有以下几种类型:
NumPy 广泛应用于数据分析、机器学习、图像处理等领域。
在 NumPy 中,如果你想将一个列表追加到一个数组中,但不希望它们合并成一个更大的数组,可以使用 numpy.append
函数,并设置 axis
参数。
import numpy as np
# 创建一个 NumPy 数组
arr = np.array([1, 2, 3])
# 创建一个列表
lst = [4, 5, 6]
# 将列表追加到数组中,不合并它们
result = np.append(arr, lst)
print(result)
[1 2 3 4 5 6]
如果你希望保持原数组不变,可以使用 numpy.concatenate
函数,并设置 axis
参数。
import numpy as np
# 创建一个 NumPy 数组
arr = np.array([1, 2, 3])
# 创建一个列表
lst = [4, 5, 6]
# 将列表追加到数组中,不合并它们
result = np.concatenate((arr, np.array(lst)))
print(result)
[1 2 3 4 5 6]
通过以上方法,你可以将列表追加到 NumPy 数组中,而不将它们合并成一个更大的数组。
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