logo

numpy.append() Python

The numpy.append() prideda reikšmes išilgai minėtos ašies masyvo pabaigoje Sintaksė:

numpy.append(array, values, axis = None)>

Parametrai:



 array :  [array_like]Input array. values :  [array_like]values to be added in the arr. Values should be shaped so that arr[...,obj,...] = values. If the axis is defined values can be of any shape as it will be flattened before use. axis :  Axis along which we want to insert the values. By default, array is flattened.>

Grąžinti:

An copy of array with values being appended at the end as per the mentioned object along a given axis.>

1 kodas: masyvo pridėjimas

Python



latekso šriftas






styginių metodai java

# Python Program illustrating> # numpy.append()> > import> numpy as geek> > #Working on 1D> arr1>=> geek.arange(>5>)> print>(>'1D arr1 : '>, arr1)> print>(>'Shape : '>, arr1.shape)> > > arr2>=> geek.arange(>8>,>12>)> print>(>' 1D arr2 : '>, arr2)> print>(>'Shape : '>, arr2.shape)> > > # appending the arrays> arr3>=> geek.append(arr1, arr2)> print>(>' Appended arr3 : '>, arr3)>

>

perjungti java programavimą
>

Išvestis:

1D arr1 : [0 1 2 3 4] Shape : (5,) 1D arr2 : [ 8 9 10 11] Shape : (4,) Appended arr3 : [ 0 1 2 3 4 8 9 10 11]>

The laiko sudėtingumas funkcijos numpy.append() yra O(n), kur n yra pridedamų elementų skaičius. Tai reiškia, kad laikas, reikalingas elementams pridėti, didėja tiesiškai didėjant pridedamų elementų skaičiui.

The erdvės sudėtingumas funkcijos numpy.append() taip pat yra O(n), kur n yra pridedamų elementų skaičius. Tai reiškia, kad vietos, reikalingos elementams pridėti, kiekis didėja tiesiškai didėjant pridedamų elementų skaičiui.

2 kodas: žaidimas su ašimi

Python

matematiniai metodai java


10 procentų iš 60



# Python Program illustrating> # numpy.append()> > import> numpy as geek> > #Working on 1D> arr1>=> geek.arange(>8>).reshape(>2>,>4>)> print>(>'2D arr1 : '>, arr1)> print>(>'Shape : '>, arr1.shape)> > > arr2>=> geek.arange(>8>,>16>).reshape(>2>,>4>)> print>(>' 2D arr2 : '>, arr2)> print>(>'Shape : '>, arr2.shape)> > > # appending the arrays> arr3>=> geek.append(arr1, arr2)> print>(>' Appended arr3 by flattened : '>, arr3)> > # appending the arrays with axis = 0> arr3>=> geek.append(arr1, arr2, axis>=> 0>)> print>(>' Appended arr3 with axis 0 : '>, arr3)> > # appending the arrays with axis = 1> arr3>=> geek.append(arr1, arr2, axis>=> 1>)> print>(>' Appended arr3 with axis 1 : '>, arr3)>

>

>

Išvestis:

2D arr1 : [[0 1 2 3] [4 5 6 7]] Shape : (2, 4) 2D arr2 : [[ 8 9 10 11] [12 13 14 15]] Shape : (2, 4) Appended arr3 by flattened : [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15] Appended arr3 with axis 0 : [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11] [12 13 14 15]] Appended arr3 with axis 1 : [[ 0 1 2 3 8 9 10 11] [ 4 5 6 7 12 13 14 15]]>