NumPy怎么添加和刪除元素

# ## 使用Numpy函數(shù)操作數(shù)組進行添加和刪除元素# In[37]:import numpy as np# In[38]:#定義一個3D數(shù)組my_arraymy_array = np.array(np.arange(24)).reshape(2,3,4)my_array# ##  使用np.append()方法往數(shù)組中添加元素# In[39]:new_array = np.append(my_array,[5,6,7,8])new_array# In[40]:#查看shapenew_array.shape# In[41]:new_array.reshape(7,4)# In[42]:#在定義一個數(shù)組cc = np.array(np.arange(24)).reshape(2,3,4) * 10 + 3 c# In[43]:my_array# In[44]:#接下來往my_array中添加c#axis=0 是在第一“維”行np.append(my_array,c,axis=0)# In[45]:#查看shapenp.append(my_array,c,axis=0).shape# In[46]:#axis=1 是在第二“維”列np.append(my_array,c,axis=1)# In[47]:np.append(my_array,c,axis=2)# In[48]:np.append(my_array,c,axis=2).shape# ## 使用np.hstack()添加元素# # In[49]:my_stack = np.hstack((my_array,c))my_stack# In[50]:my_stack.shape# In[51]:#改變【0,0,2】的值my_stack[0,0,2] = 999# In[52]:my_stack# ## 使用np.insert()插入元素# In[53]:c# In[54]:insert_arr = np.insert(c,1,888,axis=0)insert_arr# In[55]:np.insert(c,1,888,axis=1)# In[56]:np.insert(c,1,888,axis=2)# ## 使用np.delete()刪除元素# In[57]:d = np.empty(c.shape)np.copyto(d,c)d# In[58]np.delete(d,1,axis=1)# In[59]:np.delete(d,1,axis=2)# # numpy.reshape(array, shape, order = ‘C’) :## 在不改變數(shù)組的情況下塑造數(shù)組# # python 程序說明# # numpy.reshape() 方法 # In[60]:array = np.arange(8) print("原始數(shù)組 : \n", array) # # 塑造數(shù)組有2行4列 # In[61]:array = np.arange(8).reshape(2, 4) print("\n塑造數(shù)組有2行4列 : \n", array) # # 塑造數(shù)組有4行2列  # In[62]:array = np.arange(8).reshape(4 ,2) print("\n塑造數(shù)組有4行2列s : \n", array) # # 構造三維數(shù)組# In[63]:array = np.arange(8).reshape(2, 2, 2) print("\n原始數(shù)組構造成三維數(shù)組 : \n", array) # # numpy.axis解釋：# ## 根據(jù)定義，維度的軸號是數(shù)組形狀中該維度的索引。 #它也是在索引期間用于訪問該維度的位置。# ## 例如，如果2D陣列a具有形狀（5,6），#那么您可以訪問[0,0]直到[4,5]。 #因此，axis 0是第一維（“行”），axis 1是第二維（“列”）。 #在更高的維度中，“行”和“列”停止真正有意義，#嘗試根據(jù)所涉及的形狀和指數(shù)來考慮軸。