Python numpy 入门系列 16 数组操作(元素的添加与删除)

数组元素的添加与删除

函数	元素及描述
resize	返回指定形状的新数组
append	将值添加到数组末尾
insert	沿指定轴将值插入到指定下标之前
delete	删掉某个轴的子数组，并返回删除后的新数组
unique	查找数组内的唯一元素

numpy.resize

numpy.resize 函数返回指定大小的新数组。

如果新数组大小大于原始大小，则包含原始数组中的元素的副本。

numpy.resize(arr, shape)

参数说明：

• arr：要修改大小的数组
• shape：返回数组的新形状

实例

import numpy as np
 
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
 
print ('第一个数组：')
print (a)
print ('\n')
 
print ('第一个数组的形状：')
print (a.shape)
print ('\n')
b = np.resize(a, (3,2))
 
print ('第二个数组：')
print (b)
print ('\n')
 
print ('第二个数组的形状：')
print (b.shape)
print ('\n')
# 要注意 a 的第一行在 b 中重复出现，因为尺寸变大了
 
print ('修改第二个数组的大小：')
b = np.resize(a,(3,3))
print (b)

 输出结果为：

第一个数组a：
[[1 2 3]
 [4 5 6]]


第一个数组a的形状：
(2, 3)


第二个数组b： np.resize(a, (3,2)
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]


第二个数组b的形状：
(3, 2)


修改第二个数组的大小：np.resize(a,(3,3))
[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [1 2 3]] 如果新数组大小大于原始大小，则包含原始数组中的元素的副本。

 

numpy.append

numpy.append 函数在数组的末尾添加值。 追加操作会分配整个数组，并把原来的数组复制到新数组中。 此外，输入数组的维度必须匹配否则将生成ValueError。

append 函数返回的始终是一个一维数组。

numpy.append(arr, values, axis=None)

参数说明：

• arr：输入数组
• values：要向arr添加的值，需要和arr形状相同（除了要添加的轴）
• axis：默认为 None。当axis无定义时，是横向加成，返回总是为一维数组！当axis有定义的时候，分别为0和1的时候。当axis有定义的时候，分别为0和1的时候（列数要相同）。当axis为1时，数组是加在右边（行数要相同）。

实例

import numpy as np
 
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
 
print ('第一个数组：')
print (a)
print ('\n')
 
print ('向数组添加元素：')
print (np.append(a, [7,8,9]))
print ('\n')
 
print ('沿轴 0 添加元素：')
print (np.append(a, [[7,8,9]],axis = 0))
print ('\n')
 
print ('沿轴 1 添加元素：')
print (np.append(a, [[5,5,5],[7,8,9]],axis = 1))

 输出结果为：

第一个数组：
[[1 2 3]
 [4 5 6]]


向数组添加元素： np.append(a, [7,8,9])
[1 2 3 4 5 6 7 8 9]


沿轴 0 添加元素： np.append(a, [[7,8,9]],axis = 0)
[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]


沿轴 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 函数在给定索引之前，沿给定轴在输入数组中插入值。

如果值的类型转换为要插入，则它与输入数组不同。 插入没有原地的，函数会返回一个新数组。 此外，如果未提供轴，则输入数组会被展开。

numpy.insert(arr, obj, values, axis)

参数说明：

• arr：输入数组
• obj：在其之前插入值的索引
• values：要插入的值
• axis：沿着它插入的轴，如果未提供，则输入数组会被展开

实例

import numpy as np
 
a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
 
print ('第一个数组：')
print (a)
print ('\n')
 
print ('未传递 Axis 参数。 在删除之前输入数组会被展开。')
print (np.insert(a,3,[11,12]))
print ('\n')
print ('传递了 Axis 参数。 会广播值数组来配输入数组。')
 
print ('沿轴 0 广播：')
print (np.insert(a,1,[11],axis = 0))
print ('\n')
 
print ('沿轴 1 广播：')
print (np.insert(a,1,11,axis = 1))

 输出结果如下：

第一个数组：
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]


未传递 Axis 参数。 在删除之前输入数组会被展开。np.insert(a,3,[11,12])
[ 1  2  3 11 12  4  5  6]


传递了 Axis 参数。 会广播值数组来配输入数组。
沿轴 0 广播：np.insert(a,1,[11],axis = 0
[[ 1  2]
 [11 11]
 [ 3  4]
 [ 5  6]]


沿轴 1 广播：np.insert(a,1,11,axis = 1)
[[ 1 11  2]
 [ 3 11  4]
 [ 5 11  6]]

 

numpy.delete

numpy.delete 函数返回从输入数组中删除指定子数组的新数组。 与 insert() 函数的情况一样，如果未提供轴参数，则输入数组将展开。

Numpy.delete(arr, obj, axis)

参数说明：

• arr：输入数组
• obj：可以被切片，整数或者整数数组，表明要从输入数组删除的子数组
• axis：沿着它删除给定子数组的轴，如果未提供，则输入数组会被展开

实例

import numpy as np
 
a = np.arange(12).reshape(3,4)
 
print ('第一个数组：')
print (a)
print ('\n')
 
print ('未传递 Axis 参数。 在插入之前输入数组会被展开。')
print (np.delete(a,5))
print ('\n')
 
print ('删除第二列：')
print (np.delete(a,1,axis = 1))
print ('\n')
 
print ('包含从数组中删除的替代值的切片：')
a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
print (np.delete(a, np.s_[::2]))

 输出结果为：

第一个数组：
[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]


未传递 Axis 参数。 在插入之前输入数组会被展开。
[ 0  1  2  3  4  6  7  8  9 10 11]


删除第二列：
[[ 0  2  3]
 [ 4  6  7]
 [ 8 10 11]]


包含从数组中删除的替代值的切片：
[ 2  4  6  8 10]

 

numpy.unique

numpy.unique 函数用于去除数组中的重复元素。

numpy.unique(arr, return_index, return_inverse, return_counts)

• arr：输入数组，如果不是一维数组则会展开
• return_index：如果为true，返回新列表元素在旧列表中的位置（下标），并以列表形式储
• return_inverse：如果为true，返回旧列表元素在新列表中的位置（下标），并以列表形式储
• return_counts：如果为true，返回去重数组中的元素在原数组中的出现次数

实例

import numpy as np
 
a = np.array([5,2,6,2,7,5,6,8,2,9])
 
print ('第一个数组：')
print (a)
print ('\n')
 
print ('第一个数组的去重值：')
u = np.unique(a)
print (u)
print ('\n')
 
print ('去重数组的索引数组：')
u,indices = np.unique(a, return_index = True)
print (indices)
print ('\n')
 
print ('我们可以看到每个和原数组下标对应的数值：')
print (a)
print ('\n')
 
print ('去重数组的下标：')
u,indices = np.unique(a,return_inverse = True)
print (u)
print ('\n')
 
print ('下标为：')
print (indices)
print ('\n')
 
print ('使用下标重构原数组：')
print (u[indices])
print ('\n')
 
print ('返回去重元素的重复数量：')
u,indices = np.unique(a,return_counts = True)
print (u)
print (indices)

 输出结果为：

第一个数组：
[5 2 6 2 7 5 6 8 2 9]


第一个数组的去重值：
[2 5 6 7 8 9]


去重数组的索引数组：
[1 0 2 4 7 9]


我们可以看到每个和原数组下标对应的数值：
[5 2 6 2 7 5 6 8 2 9]


去重数组的下标：
[2 5 6 7 8 9]


下标为：
[1 0 2 0 3 1 2 4 0 5]


使用下标重构原数组：
[5 2 6 2 7 5 6 8 2 9]


返回去重元素的重复数量：
[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