NumPy数组操作之元素添加、删除和修改的实现方法_知识百科

NumPy 是一个强大的 Python 科学计算库，提供了许多强大的数组操作函数，其中包括元素添加、删除和修改。在本文中，我们将介绍如何使用 NumPy 来实现这些操作。

NumPy 提供了一些函数来添加元素到数组中，如 numpy.append()、numpy.insert() 和 numpy.concatenate()。

numpy.append() 函数用于将一个元素添加到数组的末尾。它接受两个参数：要添加的元素和数组本身：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])
new_arr = np.append(arr, 4)

print(new_arr)
# [1 2 3 4]

numpy.insert() 函数可以在指定位置插入一个元素，它接受三个参数：数组本身、插入位置和要插入的元素：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])
new_arr = np.insert(arr, 1, 4)

print(new_arr)
# [1 4 2 3]

numpy.concatenate() 函数可以将多个数组拼接起来，它接受一个数组元组作为参数：

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
new_arr = np.concatenate((arr1, arr2))

print(new_arr)
# [1 2 3 4 5 6]

NumPy 提供了一些函数来从数组中删除元素，如 numpy.delete() 和 numpy.unique()。

numpy.delete() 函数用于从数组中删除指定位置的元素，它接受两个参数：数组本身和要删除元素的位置：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])
new_arr = np.delete(arr, 1)

print(new_arr)
# [1 3]

numpy.unique() 函数可以从数组中删除重复的元素，它接受一个数组作为参数：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 2, 3, 3, 3])
new_arr = np.unique(arr)

print(new_arr)
# [1 2 3]

NumPy 提供了一个函数 numpy.put() 来修改数组元素的值，它接受三个参数：数组本身、元素位置和新值：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])
np.put(arr, 1, 4)

print(arr)
# [1 4 3]

还可以使用索引将数组元素的值替换为新值：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])
arr[1] = 4

print(arr)
# [1 4 3]

NumPy 还提供了一些函数来更改数组的形状，如 numpy.reshape() 和 numpy.resize()。

numpy.reshape() 函数可以改变数组的形状，它接受两个参数：数组本身和新形状：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
new_arr = np.reshape(arr, (3, 2))

print(new_arr)
# [[1 2]
#  [3 4]
#  [5 6]]

numpy.resize() 函数可以改变数组的大小，它接受两个参数：数组本身和新大小：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
new_arr = np.resize(arr, (2, 3))

print(new_arr)
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]]

NumPy 提供了许多强大的函数来操作数组，其中包括元素添加、删除和修改。本文介绍了如何使用 NumPy 实现这些操作的方法，希望能够帮助到大家。

NumPy数组操作之元素添加、删除和修改的实现方法