Додайте один елемент до масиву numpy

У мене є масивний масив, що містить:

[1, 2, 3]

Я хочу створити масив, що містить:

[1, 2, 3, 1]

Тобто я хочу додати перший елемент на кінець масиву.

Я спробував очевидне:

np.concatenate((a, a[0]))

Але я отримую повідомлення про помилку ValueError: arrays must have same number of dimensions

Я цього не розумію - масиви - це лише 1d масиви.

append() створює новий масив, який може бути старим масивом із доданим елементом.

Я думаю, що нормальніше використовувати правильний метод для додавання елемента:

a = numpy.append(a, a[0])

Якщо ви додаєте лише раз чи раз у раз і знову, використання np.appendв масиві має бути нормальним. Недолік цього підходу полягає в тому, що щоразу, коли він викликається, пам'ять виділяється на абсолютно новий масив. Під час вирощування масиву для значної кількості вибірок було б краще або попередньо виділити масив (якщо загальний розмір відомий), або додати до списку та перетворити на масив після цього.

Використання np.append:

b = np.array([0])
for k in range(int(10e4)):
    b = np.append(b, k)
1.2 s ± 16.1 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

Використання пітонного списку, який перетворюється на масив після цього:

d = [0]
for k in range(int(10e4)):
    d.append(k)
f = np.array(d)
13.5 ms ± 277 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

Попередньо виділення numpy масиву:

e = np.zeros((n,))
for k in range(n):
    e[k] = k
9.92 ms ± 752 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

Коли остаточний розмір невідомий, попередньо виділити їх складно, я спробував попередньо виділити шматки по 50, але він не наблизився до використання списку.

85.1 ms ± 561 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

a[0]це не масив, це перший елемент aі тому не має розмірів.

Спробуйте скористатися a[0:1]натомість, що поверне перший елемент aвсередині одного масиву елементів.

Спробуйте це:

np.concatenate((a, np.array([a[0]])))

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.concatenate.html

об'єднати потрібні обидва елементи, щоб бути масивними масивами; однак, [0] - це не масив. Ось чому це не працює.

Ця команда,

numpy.append(a, a[0])

не змінює aмасив. Однак він повертає новий модифікований масив. Отже, якщо aпотрібна модифікація, то слід використовувати наступне.

a = numpy.append(a, a[0])

t = np.array([2, 3])
t = np.append(t, [4])

Це може бути дещо зайвим, але я завжди використовую np.takeфункцію для будь-якої індексації обертання:

>>> a = np.array([1, 2, 3])
>>> np.take(a, range(0, len(a)+1), mode='wrap')
array([1, 2, 3, 1])

>>> np.take(a, range(-1, len(a)+1), mode='wrap')
array([3, 1, 2, 3, 1])

Скажімо, a=[1,2,3]і ви хочете, щоб це було [1,2,3,1].

Ви можете використовувати вбудовану функцію додавання

np.append(a,1)

Тут 1 - це int, це може бути рядок, і він може не належати до елементів масиву. Друкує:[1,2,3,1]

Якщо ви хочете додати елемент використання append()

a = numpy.append(a, 1) у цьому випадку додайте 1 в кінці масиву

Якщо ви хочете вставити елемент, використовуйте insert()

a = numpy.insert(a, index, 1) у цьому випадку ви можете поставити 1, куди хочете, за допомогою індексу встановити позицію в масиві.