Aşağıdakileri içeren uyuşmuş bir dizim var:
[1, 2, 3]Şunları içeren bir dizi oluşturmak istiyorum:
[1, 2, 3, 1]Yani, dizinin sonuna ilk öğeyi eklemek istiyorum.
Bariz olanı denedim:
np.concatenate((a, a[0]))Ama söylerken bir hata alıyorum ValueError: arrays must have same number of dimensions
Bunu anlamıyorum - dizilerin ikisi de sadece 1d dizileridir.
Yanıtlar:
append() ekli eleman ile eski dizi olabilecek yeni bir dizi oluşturur.
Bir öğe eklemek için doğru yöntemi kullanmanın daha normal olduğunu düşünüyorum:
a = numpy.append(a, a[0])adiziyi değiştirmez . Ancak, yeni bir değiştirilmiş dizi döndürür. Bu nedenle, a değişiklik gerekliyse a = numpy.append(a,a[0])kullanılmalıdır.
np.appendkullanır np.concatenate. Sadece eklentinin bir boyutu olduğundan emin olur. OP hatası, a[0]0 boyuta sahipti.
a.append(1), a.add(1)gibi listelere hatta şey analoga + [1]
Arada bir veya bir kez eklerken np.append, dizinizde kullanmak iyi olacaktır. Bu yaklaşımın dezavantajı, belleğin her çağrıldığında tamamen yeni bir dizi için ayrılmasıdır. Bir diziyi önemli miktarda örnek için büyütürken, diziyi önceden tahsis etmek (toplam boyut biliniyorsa) veya bir listeye eklemek ve daha sonra bir diziye dönüştürmek daha iyi olacaktır.
Kullanarak np.append:
b = np.array([0])
for k in range(int(10e4)):
b = np.append(b, k)
1.2 s ± 16.1 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)Daha sonra diziye dönüştürülen python listesini kullanma:
d = [0]
for k in range(int(10e4)):
d.append(k)
f = np.array(d)
13.5 ms ± 277 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)Numpy dizisini önceden ayırma:
e = np.zeros((n,))
for k in range(n):
e[k] = k
9.92 ms ± 752 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)Nihai boyut bilinmediğinde ön tahsis zor olduğunda, 50'lik parçalar halinde ön tahsis yapmayı denedim ama liste kullanmaya yaklaşmadı.
85.1 ms ± 561 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)Bunu dene:
np.concatenate((a, np.array([a[0]])))http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.concatenate.html
concatenate her iki öğenin de uyuşmuş dizi olmasını gerektirir; ancak, [0] bir dizi değildir. Bu yüzden işe yaramıyor.
np.concatenate((a, [a[0]])). Liste yine de otomatik olarak bir dizi türüne yükseltilecek ve sizi biraz yazmadan kurtaracaktır.
t = np.array([2, 3])
t = np.append(t, [4])Bu biraz abartılı olabilir, ancak her zaman np.takeetrafı sarmalı indeksleme için işlevi kullanırım :
>>> a = np.array([1, 2, 3])
>>> np.take(a, range(0, len(a)+1), mode='wrap')
array([1, 2, 3, 1])
>>> np.take(a, range(-1, len(a)+1), mode='wrap')
array([3, 1, 2, 3, 1])Diyelim ki a=[1,2,3]olmasını istiyorsun [1,2,3,1].
Yerleşik ekleme işlevini kullanabilirsiniz
np.append(a,1)Burada 1 bir int'dir, bir dizge olabilir ve dizideki öğelere ait olabilir veya olmayabilir. Baskılar:[1,2,3,1]
Bir eleman eklemek istiyorsanız şunu kullanın: append()
a = numpy.append(a, 1) bu durumda dizinin sonuna 1 ekleyin
Bir eleman eklemek istiyorsanız şunu kullanın: insert()
a = numpy.insert(a, index, 1) bu durumda dizideki konumu ayarlamak için indeksi kullanarak 1'i istediğiniz yere koyabilirsiniz.
np.insert([1,2,3], 3, 1)