NumPy Tutorial - Apêndice NumPy Array
Numpy também tem a função append para anexar dados ao array, assim como a operação append para list em Python. Mas em alguns casos, o append no NumPy também é um pouco similar ao método extend no Python list.
Array append em Python
Vamos primeiro listar a sintaxe de ndarray.append.
Parâmetros de entrada
| nome de parâmetro | tipo de dado | Descrição |
|---|---|---|
arr |
array_like | Uma matriz para adicionar um elemento |
values |
array_like | Array adicionado |
axis |
INT | O eixo ao longo do qual os values são anexados. |
Vamos fazer alguns exemplos,
In[1]: import numpy as np
arrayA = np.arange(12).reshape(3, 4)
arrayB = np.ones((1, 4))
np.append(arrayA, arrayB)
Out[1]: array([0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10., 11., 1.,
1., 1., 1.])
Quando o axis não é dado, ambos “arr” e values são achatados antes da operação. O resultado será um array 1-D. No exemplo acima, não precisamos nos preocupar com a forma de dois arrays dados.
In[2]: np.append(arrayA, arrayB, axis=0)
Out[2]: array([[0., 1., 2., 3.],
[4., 5., 6., 7.],
[8., 9., 10., 11.],
[1., 1., 1., 1.]])
In[2]: np.append(arrayA, np.ones((1, 3)), axis=0)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback(most recent call last)
<ipython-input-25-fe0fb14f5df8 > in < module > ()
--- -> 1 np.append(arrayA, np.ones((1, 3)), axis=0)
D: \ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\lib\function_base.py in append(arr, values, axis)
5164 values = ravel(values)
5165 axis = arr.ndim-1
-> 5166 return concatenate((arr, values), axis=axis)
ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly
Quando axis é igual a 0, array values será anexado a arr na direção da coluna. Ele irá aumentar o ValueError se dois arrays não tiverem o mesmo comprimento na linha - ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly.
Você pode tentar anexar os dados na direção da linha com o parâmetro axis=1.
Founder of DelftStack.com. Jinku has worked in the robotics and automotive industries for over 8 years. He sharpened his coding skills when he needed to do the automatic testing, data collection from remote servers and report creation from the endurance test. He is from an electrical/electronics engineering background but has expanded his interest to embedded electronics, embedded programming and front-/back-end programming.
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