9-Python-NumPy數(shù)組元素的添加與刪除

數(shù)組元素的添加與刪除相關(guān)函數(shù)列表如下：

函數(shù)	元素及描述
resize	返回指定形狀的新數(shù)組
append	將值添加到數(shù)組末尾
insert	沿指定軸將值插入到指定下標(biāo)之前
delete	刪掉某個(gè)軸的子數(shù)組，并返回刪除后的新數(shù)組
unique	查找數(shù)組內(nèi)的唯一元素

1） $\color{red}{numpy.resize}$ 返回指定大小的新數(shù)組

numpy.resize(arr, shape)

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

新數(shù)組小于原始數(shù)組

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> a
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
>>> b = np.resize(a,(2,2))
>>> b
array([[1, 2],
       [3, 4]])

新數(shù)組大于原始數(shù)組

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> a
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

>>> c = np.resize(a,(3,3))
>>> c
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [1, 2, 3]])

>>> d = np.resize(a,(3,4))
>>> d
array([[1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 1, 2],
       [3, 4, 5, 6]])

總結(jié)：

如果新數(shù)組大小小于原始大小著恩，會(huì)默認(rèn)按行對(duì)原始數(shù)組進(jìn)行取值贰健，直到取夠?yàn)橹?/li>
如果新數(shù)組大小大于原始大小蹂季，會(huì)默認(rèn)按行重復(fù)使用原始數(shù)組中的元素色罚，會(huì)包含原始數(shù)組中的元素的副本追葡。

2） $\color{red}{numpy.append}$ 在數(shù)組的末尾添加值预皇。追加操作會(huì)分配整個(gè)數(shù)組益咬，并把原來(lái)的數(shù)組復(fù)制到新數(shù)組中逮诲。此外，輸入數(shù)組的維度必須匹配否則將生成ValueError幽告。

numpy.append(arr, values, axis=None)

arr：輸入數(shù)組
values：要向arr添加的值梅鹦，需要和arr形狀相同（除了要添加的軸）
axis：默認(rèn)為 None
- 當(dāng)axis=None時(shí)，是橫向加成冗锁，對(duì)添加的元素的個(gè)數(shù)和類型無(wú)要求齐唆，返回總是為一維數(shù)組
- 當(dāng)axis=0時(shí)，增加的是原始數(shù)組的行數(shù)冻河，因此添加的列表必須是二維[[]]箍邮。若要添加一行，子列表元素個(gè)數(shù)是1[[]]叨叙，添加二行媒殉，子列表元素個(gè)數(shù)是2[[],[]]。子列表元素個(gè)數(shù)要與原始數(shù)組的列數(shù)相同摔敛。
- 當(dāng)axis=1時(shí)廷蓉，增加的是原始數(shù)組的列數(shù)，因此添加的列表元素個(gè)數(shù)要與原始數(shù)組的行數(shù)相同马昙，增加的列數(shù)取決于子列表的元素個(gè)數(shù)

不定義axis桃犬，返回的都是一維數(shù)組

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> a
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
>>> np.append(a, [7,8])
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

>>> np.append(a, [7,8,9])
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

''' 嘗試添加多維數(shù)組'''
>>> np.append(a, [[7,8],[9,]])
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, list([7, 8]), list([9])], dtype=object)

定義axis=0

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> a
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

'''沿軸 0 添加元素，即增加原始數(shù)組的行數(shù)'''
>>> np.append(a, [[7,8,9]],axis = 0)
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

>>> np.append(a, [[7,8,9],[10,11,12]],axis = 0)
array([[ 1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6],
       [ 7,  8,  9],
       [10, 11, 12]])

定義axis=1

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> a
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])


'''沿軸 1 添加元素行楞，即增加原始數(shù)組的列數(shù)'''
>>> np.append(a, [[7],[8]],axis = 1)
array([[1, 2, 3, 7],
       [4, 5, 6, 8]])

>>> np.append(a, [[7,9],[8,10]],axis = 1)
array([[ 1,  2,  3,  7,  9],
       [ 4,  5,  6,  8, 10]])

3） $\color{red}{numpy.insert}$ 用法和 numpy.append類似攒暇，但沒(méi)有append嚴(yán)格

numpy.insert(arr, obj, values, axis)

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，如果未提供子房，則輸入數(shù)組會(huì)被展開(kāi)
- 不傳遞axis參數(shù)時(shí)形用，是橫向加成，添加對(duì)象是單個(gè)元素或者是一維數(shù)組（列表）证杭，可以是一個(gè)元素田度，也可以是一個(gè)列表（包含1個(gè)以上元素），返回總是為一維數(shù)組
- 當(dāng)axis=0時(shí)解愤，添加對(duì)象可以是1個(gè)元素或者數(shù)組镇饺，當(dāng)為數(shù)組時(shí)，添加的數(shù)組維度可以是（1送讲，1）或者和原始數(shù)組相等奸笤，但不能大或者不等
- 當(dāng)axis=1時(shí)惋啃，添加對(duì)象可以是1個(gè)元素或者數(shù)組，當(dāng)為數(shù)組時(shí)监右，添加數(shù)組的維度可以是（1边灭，1），或者必須原始數(shù)組列數(shù)相同健盒，但不能大或者不等

numpy.insert添加的對(duì)象可以是一個(gè)元素或者數(shù)組

未傳遞 axis 參數(shù)绒瘦，生成的是一維數(shù)組

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
>>> a
array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]])
>>> np.insert(a,3,11)
array([ 1,  2,  3, 11,  4,  5,  6])

>>> np.insert(a,3,[11,12])
array([ 1,  2,  3, 11, 12,  4,  5,  6])

>>> np.insert(a,3,[11,12,13])
array([ 1,  2,  3, 11, 12, 13,  4,  5,  6])

定義axis=0

>>> np.insert(a,1,11,axis = 0)
array([[ 1,  2],
       [11, 11],
       [ 3,  4],
       [ 5,  6]])

>>> np.insert(a,1,[11],axis = 0)
array([[ 1,  2],
       [11, 11],
       [ 3,  4],
       [ 5,  6]])

>>> np.insert(a,1,[11,12],axis = 0)
array([[ 1,  2],
       [11, 12],
       [ 3,  4],
       [ 5,  6]])

>>> np.insert(a,1,[[11,12],[13,14]],axis = 0)
array([[ 1,  2],
       [11, 12],
       [13, 14],
       [ 3,  4],
       [ 5,  6]])
>>> np.insert(a,1,[11,12,13],axis = 0)
Traceback (most recent call last):
ValueError: could not broadcast input array from shape (1,3) into shape (1,2)

定義axis=1

>>> np.insert(a,1,11,axis = 1)
array([[ 1, 11,  2],
       [ 3, 11,  4],
       [ 5, 11,  6]])

>>> np.insert(a,1,[11],axis = 1)
array([[ 1, 11,  2],
       [ 3, 11,  4],
       [ 5, 11,  6]])

>>> np.insert(a,1,[11,12],axis = 1)
Traceback (most recent call last):
ValueError: could not broadcast input array from shape (2,1) into shape (3,1)

>>> np.insert(a,1,[11,12,13],axis = 1)
array([[ 1, 11,  2],
       [ 3, 12,  4],
       [ 5, 13,  6]])

>>> np.insert(a,1,[[11],[12],[13]],axis = 1)
array([[ 1, 11, 12, 13,  2],
       [ 3, 11, 12, 13,  4],
       [ 5, 11, 12, 13,  6]])

>>> np.insert(a,1,[[11,12,13],[14,15,16],[17,18,19]],axis = 1)
array([[ 1, 11, 14, 17,  2],
       [ 3, 12, 15, 18,  4],
       [ 5, 13, 16, 19,  6]])

4） $\color{red}{numpy.delete}$ 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)的情況一樣味榛，如果未提供軸參數(shù)椭坚，則輸入數(shù)組將展開(kāi)。

Numpy.delete(arr, obj, axis)

arr：輸入數(shù)組
obj：可以被切片搏色，整數(shù)或者整數(shù)數(shù)組善茎，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，如果未提供频轿，則輸入數(shù)組會(huì)被展開(kāi)

未傳遞 Axis 參數(shù)垂涯，生成一個(gè)一維數(shù)組

>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(12).reshape(3,4)
>>> a
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])
>>> np.delete(a,5)
array([ 0,  1,  2,  3,  4,  6,  7,  8,  9, 10, 11])

定義axis=0，對(duì)行進(jìn)行操作

>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(12).reshape(3,4)
>>> np.delete(a,5)
array([ 0,  1,  2,  3,  4,  6,  7,  8,  9, 10, 11])
>>> a
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])

''' 刪除第2行 '''
>>> np.delete(a,1,axis = 0)
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 8,  9, 10, 11]])

'''刪除第2行和第3行'''
>>> np.delete(a,[1,2],axis = 0)
array([[0, 1, 2, 3]])

定義axis=1航邢，對(duì)列進(jìn)行操作

>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(12).reshape(3,4)
>>> np.delete(a,5)
array([ 0,  1,  2,  3,  4,  6,  7,  8,  9, 10, 11])
>>> a
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])

''' 刪除第2列 '''
>>> np.delete(a,1,axis = 1)
array([[ 0,  2,  3],
       [ 4,  6,  7],
       [ 8, 10, 11]])

''' 刪除第2列和第3列 '''
>>> np.delete(a,[1,2],axis = 1)
array([[ 0,  3],
       [ 4,  7],
       [ 8, 11]])

切片操作必須使用 numpy.s_

>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(12).reshape(3,4)
>>> a
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])

>>> np.delete(a, np.s_[1:3])
array([ 0,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11])

''' 刪除第2行和第3行 '''
>>> np.delete(a, np.s_[1:3],axis=0)
array([[0, 1, 2, 3]])

''' 刪除第2列和第3列 '''
>>> np.delete(a, np.s_[1:3],axis=1)
array([[ 0,  3],
       [ 4,  7],
       [ 8, 11]])

''' 步長(zhǎng)為2 進(jìn)行刪除耕赘，刪除 index 為 0， 2膳殷， 4 ....的元素 '''
>>> np.delete(a, np.s_[::2])
array([ 1,  3,  5,  7,  9, 11])
>>> np.delete(a, np.s_[::2],axis=0)
array([[4, 5, 6, 7]])
>>> np.delete(a, np.s_[::2],axis=1)
array([[ 1,  3],
       [ 5,  7],
       [ 9, 11]])

5） $\color{red}{numpy.unique}$ 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)組操骡，如果不是一維數(shù)組則會(huì)展開(kāi)
return_index：如果為true，返回新列表元素在舊列表中的位置（下標(biāo)）赚窃，并以列表形式儲(chǔ)
return_inverse：如果為true册招，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勒极，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])
>>> a
array([5, 2, 6, 2, 7, 5, 6, 8, 2, 9])
>>> np.unique(a)
array([2, 5, 6, 7, 8, 9])

return_index = True

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([5,2,6,2,7,5,6,8,2,9])
>>> a
array([5, 2, 6, 2, 7, 5, 6, 8, 2, 9])

>>> np.unique(a, return_index = True)
(array([2, 5, 6, 7, 8, 9]), array([1, 0, 2, 4, 7, 9]))

return_inverse = True

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([5,2,6,2,7,5,6,8,2,9])
>>> a
array([5, 2, 6, 2, 7, 5, 6, 8, 2, 9])

>>> np.unique(a,return_inverse = True)
(array([2, 5, 6, 7, 8, 9]), array([1, 0, 2, 0, 3, 1, 2, 4, 0, 5]))

return_counts = True

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([5,2,6,2,7,5,6,8,2,9])
>>> a
array([5, 2, 6, 2, 7, 5, 6, 8, 2, 9])

>>> np.unique(a,return_counts = True)
(array([2, 5, 6, 7, 8, 9]), array([3, 2, 2, 1, 1, 1]))

轉(zhuǎn)：https://www.runoob.com/numpy/numpy-array-manipulation.html#numpy_oparr1

?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請(qǐng)聯(lián)系作者

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