數組元素的添加與刪除
| 函數 | 元素及描述 |
|---|---|
resize |
返回指定形狀的新數組 |
append |
將值添加到數組末尾 |
insert |
沿指定軸將值插入到指定下標之前 |
delete |
刪掉某個軸的子數組，並返回刪除后的新數組 |
unique |
查找數組內的唯一元素 |
numpy.resize
numpy.resize 函數返回指定大小的新數組。
如果新數組大小大於原始大小，則包含原始數組中的元素的副本。
numpy.resize(arr, shape)
參數說明：
arr：要修改大小的數組shape：返回數組的新形狀
實例
import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print ('第一個數組：') print (a) print ('\n') print ('第一個數組的形狀：') print (a.shape) print ('\n') b = np.resize(a, (3,2)) print ('第二個數組：') print (b) print ('\n') print ('第二個數組的形狀：') print (b.shape) print ('\n') # 要注意 a 的第一行在 b 中重復出現，因為尺寸變大了 print ('修改第二個數組的大小：') b = np.resize(a,(3,3)) print (b)
輸出結果為：
第一個數組a： [[1 2 3] [4 5 6]] 第一個數組a的形狀： (2, 3) 第二個數組b： np.resize(a, (3,2) [[1 2] [3 4] [5 6]] 第二個數組b的形狀： (3, 2) 修改第二個數組的大小：np.resize(a,(3,3)) [[1 2 3] [4 5 6] [1 2 3]] 如果新數組大小大於原始大小，則包含原始數組中的元素的副本。
numpy.append
numpy.append 函數在數組的末尾添加值。 追加操作會分配整個數組，並把原來的數組復制到新數組中。 此外，輸入數組的維度必須匹配否則將生成ValueError。
append 函數返回的始終是一個一維數組。
numpy.append(arr, values, axis=None)
參數說明：
arr：輸入數組values：要向arr添加的值，需要和arr形狀相同（除了要添加的軸）axis：默認為 None。當axis無定義時，是橫向加成，返回總是為一維數組！當axis有定義的時候，分別為0和1的時候。當axis有定義的時候，分別為0和1的時候（列數要相同）。當axis為1時，數組是加在右邊（行數要相同）。
實例
import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print ('第一個數組：') print (a) print ('\n') print ('向數組添加元素：') print (np.append(a, [7,8,9])) print ('\n') print ('沿軸 0 添加元素：') print (np.append(a, [[7,8,9]],axis = 0)) print ('\n') print ('沿軸 1 添加元素：') print (np.append(a, [[5,5,5],[7,8,9]],axis = 1))
輸出結果為：
第一個數組： [[1 2 3] [4 5 6]] 向數組添加元素： np.append(a, [7,8,9]) [1 2 3 4 5 6 7 8 9] 沿軸 0 添加元素： np.append(a, [[7,8,9]],axis = 0) [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]] 沿軸 1 添加元素：np.append(a, [[5,5,5],[7,8,9]],axis = 1) [[1 2 3 5 5 5] [4 5 6 7 8 9]]
numpy.insert
numpy.insert 函數在給定索引之前，沿給定軸在輸入數組中插入值。
如果值的類型轉換為要插入，則它與輸入數組不同。 插入沒有原地的，函數會返回一個新數組。 此外，如果未提供軸，則輸入數組會被展開。
numpy.insert(arr, obj, values, axis)
參數說明：
arr：輸入數組obj：在其之前插入值的索引values：要插入的值axis：沿着它插入的軸，如果未提供，則輸入數組會被展開
實例
import numpy as np a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]]) print ('第一個數組：') print (a) print ('\n') print ('未傳遞 Axis 參數。 在刪除之前輸入數組會被展開。') print (np.insert(a,3,[11,12])) print ('\n') print ('傳遞了 Axis 參數。 會廣播值數組來配輸入數組。') print ('沿軸 0 廣播：') print (np.insert(a,1,[11],axis = 0)) print ('\n') print ('沿軸 1 廣播：') print (np.insert(a,1,11,axis = 1))
輸出結果如下：
第一個數組： [[1 2] [3 4] [5 6]] 未傳遞 Axis 參數。 在刪除之前輸入數組會被展開。np.insert(a,3,[11,12]) [ 1 2 3 11 12 4 5 6] 傳遞了 Axis 參數。 會廣播值數組來配輸入數組。 沿軸 0 廣播：np.insert(a,1,[11],axis = 0 [[ 1 2] [11 11] [ 3 4] [ 5 6]] 沿軸 1 廣播：np.insert(a,1,11,axis = 1) [[ 1 11 2] [ 3 11 4] [ 5 11 6]]
numpy.delete
numpy.delete 函數返回從輸入數組中刪除指定子數組的新數組。 與 insert() 函數的情況一樣，如果未提供軸參數，則輸入數組將展開。
Numpy.delete(arr, obj, axis)
參數說明：
arr：輸入數組obj：可以被切片，整數或者整數數組，表明要從輸入數組刪除的子數組axis：沿着它刪除給定子數組的軸，如果未提供，則輸入數組會被展開
實例
import numpy as np a = np.arange(12).reshape(3,4) print ('第一個數組：') print (a) print ('\n') print ('未傳遞 Axis 參數。 在插入之前輸入數組會被展開。') print (np.delete(a,5)) print ('\n') print ('刪除第二列：') print (np.delete(a,1,axis = 1)) print ('\n') print ('包含從數組中刪除的替代值的切片：') a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) print (np.delete(a, np.s_[::2]))
輸出結果為：
第一個數組： [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] 未傳遞 Axis 參數。 在插入之前輸入數組會被展開。 [ 0 1 2 3 4 6 7 8 9 10 11] 刪除第二列： [[ 0 2 3] [ 4 6 7] [ 8 10 11]] 包含從數組中刪除的替代值的切片： [ 2 4 6 8 10]
numpy.unique
numpy.unique 函數用於去除數組中的重復元素。
numpy.unique(arr, return_index, return_inverse, return_counts)
arr：輸入數組，如果不是一維數組則會展開return_index：如果為true，返回新列表元素在舊列表中的位置（下標），並以列表形式儲return_inverse：如果為true，返回舊列表元素在新列表中的位置（下標），並以列表形式儲return_counts：如果為true，返回去重數組中的元素在原數組中的出現次數
實例
import numpy as np a = np.array([5,2,6,2,7,5,6,8,2,9]) print ('第一個數組：') print (a) print ('\n') print ('第一個數組的去重值：') u = np.unique(a) print (u) print ('\n') print ('去重數組的索引數組：') u,indices = np.unique(a, return_index = True) print (indices) print ('\n') print ('我們可以看到每個和原數組下標對應的數值：') print (a) print ('\n') print ('去重數組的下標：') u,indices = np.unique(a,return_inverse = True) print (u) print ('\n') print ('下標為：') print (indices) print ('\n') print ('使用下標重構原數組：') print (u[indices]) print ('\n') print ('返回去重元素的重復數量：') u,indices = np.unique(a,return_counts = True) print (u) print (indices)
輸出結果為：
第一個數組： [5 2 6 2 7 5 6 8 2 9] 第一個數組的去重值： [2 5 6 7 8 9] 去重數組的索引數組： [1 0 2 4 7 9] 我們可以看到每個和原數組下標對應的數值： [5 2 6 2 7 5 6 8 2 9] 去重數組的下標： [2 5 6 7 8 9] 下標為： [1 0 2 0 3 1 2 4 0 5] 使用下標重構原數組： [5 2 6 2 7 5 6 8 2 9] 返回去重元素的重復數量： [2 5 6 7 8 9] [3 2 2 1 1 1]
REF
https://www.cnblogs.com/mzct123/p/8659193.html （numpy flatten ravel）
https://blog.csdn.net/weixin_43960668/article/details/114979389 （numpy flatten ravel）
https://www.runoob.com/numpy/numpy-array-manipulation.html