Numpy Append Append

Numpy é uma biblioteca/módulo Python usada na programação Python para realizar cálculos científicos. Esta lição ensinará como executar várias operações em matrizes Numpy. Numpy tem um objeto de matriz multidimensional, bem como matrizes derivadas como matrizes mascaradas e matrizes multidimensionais mascaradas. O método Numpy Append () em Python é usado para unir duas matrizes. Esta função cria uma nova matriz enquanto deixa a matriz original sozinha.

A sintaxe é Numpy.anexar (arr, valores, eixo = nenhum). O parâmetro 'arr', neste caso, pode ser um objeto semelhante a uma matriz ou talvez uma matriz numpy. Uma cópia desta matriz é adicionada com os valores. Os valores são objetos semelhantes a matrizes adicionados aos componentes "arr" no final. O eixo determina quais valores de eixo são ligados a. Ambas as matrizes são achatadas se o eixo não for especificado.

Podemos utilizar o objeto "ndarray" fornecido pelo módulo Numpy para executar operações em uma matriz de qualquer dimensão. O NDARRAY é uma matriz n-dimensional na qual n pode ser qualquer número. Como resultado, as matrizes numpy podem ter qualquer tamanho. Em comparação com as listas de Python, Numpy tem muitas vantagens. Matrizes Numpy podem ser usadas para realizar operações de alto desempenho, como membros da matriz de classificação, operações matemáticas e lógicas, funções de entrada/saída e cálculos de álgebra estatística e linear. Nesta postagem, veremos como usar as funções Append (), Concatenate () e Insert () para adicionar ou anexar um único elemento a uma matriz Numpy. Vamos começar.

Exemplo 1

Neste exemplo, usaremos o Append para adicionar um elemento à matriz Numpy. O módulo Numpy em Python tem uma função chamada Numpy.Append () que permite adicionar um elemento a uma matriz numpy. A função add () pode levar uma matriz numpy e um único valor como parâmetros. Ele retorna uma cópia da matriz passada com o valor fornecido em vez de modificar a matriz existente. Considere o código abaixo como um exemplo. Depois de importar Numpy, criamos uma matriz numpy inteira. O Numpy.A função append () é então utilizada para anexar um elemento ao final de uma matriz numpy. Finalmente, imprimimos as matrizes originais e atualizadas.

importar numpy como np
myarr = np.Array ([22, 3, 4, 7, 1])
n_arr = np.Anexar (Myarr, 5)
Print ('recém -criado Array é:', n_arr)
Print ('Array original é:', Myarr)

Você pode ver a matriz nova e original na captura de tela em anexo. A função append () copiou a matriz e depois anexou o número 5 até o fim antes de devolvê -la.

Exemplo 2

Usaremos o método concatenado para adicionar o elemento à matriz Numpy. Numpy.Concatenate () é um método no módulo Python Numpy que se junta a duas ou mais matrizes. Isso nos permite adicionar um único elemento a uma matriz Numpy. No entanto, devemos encapsular o item único em uma estrutura de dados de sequência, como uma lista, e alimentar a função concatenato () uma tupla de matriz e lista. Por exemplo, dê uma olhada neste código.

Como você pode ver na terceira linha de código, você pode anexar um elemento ao final de uma matriz Numpy. Ele criou uma nova matriz com entradas das seqüências da lista de matrizes Plus. Ele não mudou a matriz original, mas retornou uma nova matriz com todo o conteúdo da matriz Numpy original, além de um único valor anexado no final.

importar numpy como np
myarr = np.Array ([22, 3, 4, 7, 1])
n_arr = np.Concatenado ((Myarr, [5]))
Print ('recém -criado Array é:', n_arr)
Print ('Array original é:', Myarr)

A captura de tela em anexo mostra as matrizes originais e recém -criadas.

Exemplo 3

O método Insert () em Numpy também pode inserir um elemento ou coluna. A diferença entre os métodos Insert () e Append () é que a função insert () nos permite especificar o índice no qual desejamos adicionar um elemento, enquanto o método Append () adiciona um valor ao final da matriz. Considere o seguinte cenário. Aqui você pode ver que a função insert () foi chamada com três argumentos: uma matriz numpy, um ponto de índice e um valor a ser adicionado. Gerou uma cópia de Myarr com o valor da posição de índice especificada adicionada. Selecionamos o tamanho da matriz como posição do índice, pois esperávamos adicionar o elemento no final da matriz. Como resultado, o valor foi anexado ao final da matriz. É importante observar que não mudou a matriz original; Em vez disso, retornou uma cópia de Myarr com o valor fornecido anexado no índice especificado, i.e., No final da matriz.

importar numpy como np
myarr = np.Array ([22, 3, 4, 7, 1])
n_arr = np.Inserir (Myarr, 1, 90)
Print ('recém -criado Array é:', n_arr)
Print ('Array original é:', Myarr)

Aqui você pode ver o recém -criado e a matriz original.

Conclusão

Uma matriz Numpy é uma tupla de números inteiros não negativos e indexa uma grade de elementos de todos os mesmos tipos. O ranking da matriz é o número de dimensões; A forma é uma tupla de números que representam o tamanho e a dimensão da matriz. Neste post, cobrimos três métodos distintos para anexar um único elemento ao final de uma matriz Numpy. Trabalhar com matrizes Numpy é direto, como mostramos. Ao trabalhar com a maioria das estruturas de aprendizado de máquina, as matrizes Numpy são importantes. Como resultado, Numpy pode ser considerado a porta de entrada para a inteligência artificial.