将一维numpy数组追加到二维numpy数组的新x值中

基础概念

NumPy 是一个用于科学计算的 Python 库，提供了强大的多维数组对象和各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于处理这些数组的数学函数。

相关优势

1. 高效性：NumPy 数组在内存中以连续的内存块存储，这使得访问和操作数组元素非常高效。
2. 广播功能：NumPy 允许不同形状的数组进行算术运算，而不需要进行显式的形状匹配。
3. 丰富的数学函数：NumPy 提供了大量的数学函数，可以直接对数组进行操作。

类型

NumPy 数组主要有以下几种类型：

• 一维数组：形状为 (n,) 的数组。
• 二维数组：形状为 (m, n) 的数组。
• 多维数组：形状为 (d1, d2, ..., dn) 的数组。

应用场景

NumPy 广泛应用于数据分析、机器学习、图像处理等领域。

问题描述

将一维 NumPy 数组追加到二维 NumPy 数组的新 x 值中。

解决方案

假设我们有一个二维数组 arr2d 和一个一维数组 arr1d，我们希望将 arr1d 追加到 arr2d 的新行中。

import numpy as np

# 创建一个二维数组
arr2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 创建一个一维数组
arr1d = np.array([7, 8, 9])

# 将一维数组追加到二维数组的新行中
new_arr2d = np.vstack((arr2d, arr1d))

print(new_arr2d)

输出

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

解释

• np.vstack((arr2d, arr1d))：vstack 函数用于垂直堆叠数组。它将 arr2d 和 arr1d 垂直堆叠在一起，形成一个新的二维数组。

参考链接

• NumPy 官方文档
• NumPy vstack 函数文档

通过这种方式，你可以轻松地将一维数组追加到二维数组的新行中。