np.append 함수의 사용법은 무엇입니까?
np.append 함수의 사용법은 함수에 추가할 요소를 매개변수로 전달한 다음 추가할 배열과 축 위치를 지정하는 것입니다. np.append 함수의 구문은 "np.append(arr, value, axis=None)"이며, arr은 추가할 요소의 배열, value는 추가할 요소, axis는 위치 축을 추가하며 기본값은 없음입니다. 축의 위치를 지정하여 추가 방법 등을 제어하는 방식으로 1차원, 2차원 및 다차원 배열에 일반적으로 사용됩니다.
이 튜토리얼의 운영 체제: Windows 10 시스템, Dell G3 컴퓨터.
np.append 함수는 배열 끝에 요소를 추가하는 데 사용되는 NumPy 라이브러리의 함수입니다. 사용법은 함수에 추가할 요소를 매개변수로 전달한 후 추가할 배열과 축 위치를 지정하는 것입니다.
구체적으로 np.append 함수의 구문은 다음과 같습니다.
np.append(arr, values, axis=None)
여기서 arr은 추가할 요소의 배열, value는 추가할 요소, axis는 추가할 축의 위치입니다. 추가되며 기본값은 없음입니다.
np.append 함수의 사용법을 자세히 살펴보겠습니다.
1차원 배열에 추가:
arr이 1차원 배열인 경우 np.append 함수는 arr 끝에 값을 추가하고 새로운 1차원 배열을 반환합니다. 예:
import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3]) values = np.array([4, 5, 6]) new_arr = np.append(arr, values) print(new_arr) # [1 2 3 4 5 6]
2차원 배열에 추가:
arr이 2차원 배열인 경우 추가된 축의 위치를 지정해야 합니다. 기본적으로 axis=None, np.append 함수는 arr을 1차원 배열로 평면화한 다음 끝에 값을 추가합니다. 예:
import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) values = np.array([[7, 8, 9]]) new_arr = np.append(arr, values) print(new_arr) # [1 2 3 4 5 6 7 8 9]
axis=0으로 지정하면 arr 끝에 한 행씩 값이 추가됩니다. 예:
import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) values = np.array([[7, 8, 9]]) new_arr = np.append(arr, values, axis=0) print(new_arr) [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]]
axis=1로 지정하면 arr 끝에 열별로 값을 추가합니다. 예:
import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) values = np.array([[7], [8]]) new_arr = np.append(arr, values, axis=1) print(new_arr) [[1 2 3 7] [4 5 6 8]]
다차원 배열에 추가:
arr이 다차원 배열인 경우 추가된 축의 위치도 지정해야 합니다. 예:
import numpy as np arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]) values = np.array([[[9, 10], [11, 12]]]) new_arr = np.append(arr, values, axis=0) print(new_arr) [[[ 1 2] [ 3 4]] [[ 5 6] [ 7 8]] [[ 9 10] [11 12]]]
다차원 배열에서는 축=0, 축=1, 축=2 등을 지정하여 다른 축 위치에 추가할 수 있습니다.
np.append 함수는 호출될 때마다 새 배열을 반환하며 원래 배열은 변경되지 않는다는 점에 유의해야 합니다. 따라서 실제 사용에서는 일반적으로 후속 작업을 위해 반환된 새 배열을 변수에 할당해야 합니다.
np.append 함수는 배열 끝에 요소를 추가하는 데 사용되는 NumPy 라이브러리의 함수입니다. 1차원, 2차원 및 다차원 배열에 사용하여 축 위치를 지정하여 추가 방법을 제어할 수 있습니다. np.append 함수 사용법에 능숙하면 배열 작업 및 데이터 처리에 매우 도움이 됩니다.
위 내용은 np.append 함수의 사용법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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C는 하드웨어 리소스 및 고성능 최적화가 직접 제어되는 시나리오에 더 적합하지만 Golang은 빠른 개발 및 높은 동시성 처리가 필요한 시나리오에 더 적합합니다. 1.C의 장점은 게임 개발과 같은 고성능 요구에 적합한 하드웨어 특성 및 높은 최적화 기능에 가깝습니다. 2. Golang의 장점은 간결한 구문 및 자연 동시성 지원에 있으며, 이는 동시성 서비스 개발에 적합합니다.
