import numpy as np
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11, NumPy数组元素增删改查
NumPy 数组元素的增删改查操作，主要有以下方法：
数组元素操作方法
函数名称 描述说明
resize 返回指定形状的新数组。
append 将元素值添加到数组的末尾。
insert 沿规定的轴将元素值插入到指定的元素前。
delete 删掉某个轴上的子数组，并返回删除后的新数组。
argwhere 返回数组内符合条件的元素的索引值。
unique 用于删除数组中重复的元素，并按元素值由大到小返回一个新数组。
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(1). numpy.resize()
numpy.resize() 返回指定形状的新数组。
numpy.resize(arr, shape)
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print("----(1). numpy.resize()----")
arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print("arr1：", arr1)
# arr1数组的形状
print("arr1数组的形状：", arr1.shape)
arr2 = np.resize(arr1, (3, 2))
# arr2数组
print("arr2：", arr2)
# arr2数组的形状
print("arr2数组的形状：", arr2.shape)
# 修改 arr3 数组使其形状大于原始数组
arr3 = np.resize(arr1, (3, 3))
print("arr3：", arr3)
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arr1： [[1 2 3]
[4 5 6]]
arr1数组的形状： (2, 3)
arr2： [[1 2]
[3 4]
[5 6]]
arr2数组的形状： (3, 2)
arr3： [[1 2 3]
[4 5 6]
[1 2 3]]
区别 resize() 和 reshape() 的使用方法，它们看起来相似，实则不同。
resize 仅对原数组进行修改，没有返回值.
而 reshape 不仅对原数组进行修改，同时返回修改后的结果。
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arr4 = np.arange(12)
print("arr4：", arr4)
# 调用resize方法
arr4_resize = arr4.resize(2, 3, 2)
print("调用resize方法后，arr4：", arr4)
# 返回None使用print打印
print("arr4_resize：", arr4_resize)
# 调用reshape方法
arr4_shape = arr4.reshape(2, 3, 2)
print("调用reshape方法后，arr4：", arr4)
# 返回修改后的数组
print("arr4_shape：", arr4_shape)
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arr4： [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11]
调用resize方法后，arr4： [[[ 0 1]
[ 2 3]
[ 4 5]]
[[ 6 7]
[ 8 9]
[10 11]]]
arr4_resize： None
调用reshape方法后，arr4： [[[ 0 1]
[ 2 3]
[ 4 5]]
[[ 6 7]
[ 8 9]
[10 11]]]
arr4_shape： [[[ 0 1]
[ 2 3]
[ 4 5]]
[[ 6 7]
[ 8 9]
[10 11]]]
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(2). numpy.append()
在数组的末尾添加值，它返回一个一维数组。
numpy.append(arr, values, axis=None)
参数说明：
arr：输入的数组；
values：向 arr 数组中添加的值，需要和 arr 数组的形状保持一致；
axis：默认为 None，返回的是一维数组；当 axis =0 时，追加的值会被添加到行，而列数保持不变，
若 axis=1 则与其恰好相反，追加的值会被添加到列，而行数保持不变。
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print("----(2). numpy.append()----")
arr5 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print("arr5：", arr5)
# 向数组 arr5 添加元素
arr6 = np.append(arr5, [7, 8, 9])
print("arr6：", arr6)
# 沿轴 0 添加元素
arr7 = np.append(arr5, [[7, 8, 9]], axis=0)
print("arr7：", arr7)
# 沿轴 1 添加元素
arr8 = np.append(arr5, [[4, 5, 6], [7, 8, 9]], axis=1)
print("arr8：", arr8)
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arr5： [ [1 2 3]
[4 5 6] ]
arr6： [1 2 3 4 5 6 7 8 9]
arr7： [ [1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9] ]
arr8： [ [1 2 3 4 5 6]
[4 5 6 7 8 9] ]
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(3). numpy.insert()
表示沿指定的轴，在给定索引值的前一个位置插入相应的值，如果没有提供轴，则输入数组被展开为一维数组。
numpy.insert(arr, obj, values, axis)
参数说明：
arr：要输入的数组
obj：表示索引值，在该索引值之前插入 values 值；
values：要插入的值；
axis：默认为 None，返回的是一维数组；当 axis =0 时，追加的值会被添加到行，而列数保持不变，
若 axis=1 则与其恰好相反，追加的值会被添加到列，而行数保持不变。
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print("----(3). numpy.insert()----")
arr9 = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
print("arr9：", arr9)
# 不提供axis的情况，会将数组展开
arr10 = np.insert(arr9, 3, [7, 8])
print("arr10：", arr10)
# 沿轴 0 垂直方向
arr11 = np.insert(arr9, 1, [7], axis=0)
print("arr11：", arr11)
# 沿轴 1 水平方向
arr12 = np.insert(arr9, 1, 7, axis=1)
print("arr12：", arr12)
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arr9： [ [1 2]
[3 4]
[5 6] ]
arr10： [1 2 3 7 8 4 5 6]
arr11： [[1 2]
[7 7]
[3 4]
[5 6]]
arr12： [[1 7 2]
[3 7 4]
[5 7 6]]
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(4). numpy.delete()
该方法表示从输入数组中删除指定的子数组，并返回一个新数组。
它与 insert() 函数相似，若不提供 axis 参数，则输入数组被展开为一维数组。
numpy.delete(arr, obj, axis)
参数说明：
arr：要输入的数组；
obj：整数或者整数数组，表示要被删除数组元素或者子数组；
axis：沿着哪条轴删除子数组。
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print("----(4). numpy.delete()----")
arr13 = np.arange(12).reshape(3, 4)
print("arr13：", arr13)
# 不提供axis参数情况
arr14 = np.delete(arr13, 5)
print("arr14：", arr14)
# 删除第2列
arr15 = np.delete(arr13, 1, axis=1)
print("arr15：", arr15)
# 删除经切片后的数组
arr16 = np.arange(10)
print("arr16：", arr16)
# np.s_[::2]，保留数组的偶数位置元素
arr17 = np.delete(arr16, np.s_[::2])
print("arr17：", arr17)
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arr13： [[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
arr14： [ 0 1 2 3 4 6 7 8 9 10 11]
arr15： [[ 0 2 3]
[ 4 6 7]
[ 8 10 11]]
arr16： [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
arr17： [1 3 5 7 9]
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(5). numpy.argwhere()
该函数返回数组中非 0 元素的索引，若是多维数组则返回行、列索引组成的索引坐标。
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print("----(5). numpy.argwhere()----")
arr18 = np.arange(9).reshape(3, 3)
print("arr18：", arr18)
# 返回所有大于 3 的元素索引,返回行列索引坐标
arr19 = np.argwhere(arr18 > 3)
print("arr19：", arr19)
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arr18： [[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]]
arr19： [[1 1]
[1 2]
[2 0]
[2 1]
[2 2]]
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(6). numpy.unique()
用于删除数组中重复的元素，其语法格式如下：
numpy.unique(arr, return_index, return_inverse, return_counts)
参数说明：
arr：输入数组，若是多维数组则以一维数组形式展开；
return_index：如果为 True，则返回新数组元素在原数组中的位置（索引）；
return_inverse：如果为 True，则返回原数组元素在新数组中的位置（索引）；
return_counts：如果为 True，则返回去重后的数组元素在原数组中出现的次数。
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print("----(6). numpy.unique()----")
arr20 = np.array([3, 2, 3, 2, 7, 5, 6, 8, 5, 9])
print("arr20：", arr20)
# 对arr20数组的去重
arr20_unique = np.unique(arr20)
print("arr20_unique：", arr20_unique)
# 数组去重后的索引数组
arr20_unique, indices = np.unique(arr20, return_index=True)
# 返回新数组元素在原数组中的位置（索引）
print("indices：", indices)
# 去重数组的下标
arr20_unique, inverse = np.unique(arr20, return_inverse=True)
# 返回原数组元素在新数组中的位置（索引）
print("inverse：", inverse)
# 返回去重元素的重复数量
arr20_unique, counts = np.unique(arr20, return_counts=True)
# 返回去重后的数组元素在原数组中出现的次数
print("counts：", counts)
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arr20： [3 2 3 2 7 5 6 8 5 9]
arr20_unique： [2 3 5 6 7 8 9]
indices： [1 0 5 6 4 7 9]
inverse： [1 0 1 0 4 2 3 5 2 6]
counts： [2 2 2 1 1 1 1]
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