Python numpy数组是一个多维数组对象,可以进行高效的数值计算和数据操作。在numpy数组中,可以通过索引和切片操作来添加、更新和删除行。
np.concatenate((arr, new_row), axis=0)
将新行new_row
添加到数组arr
的末尾。np.vstack((arr, new_row))
将新行new_row
添加到数组arr
的末尾。arr[row_index] = new_values
将索引为row_index
的行更新为new_values
。arr[np.where(condition)] = new_values
根据条件condition
更新满足条件的行为new_values
。np.delete(arr, row_index, axis=0)
删除索引为row_index
的行。np.delete(arr, np.where(condition), axis=0)
删除满足条件condition
的行。numpy数组的优势在于其高效的数值计算和数据操作能力,尤其适用于大规模数据处理和科学计算。它广泛应用于数据分析、机器学习、图像处理、信号处理等领域。
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