如何在Python中扩展一个NumPy数组

摘要： 调用Numpy库的append函数为： numpy.append(given_array, elements_to_be_appended, axis) ，将给定的数组沿着特定的轴进行扩展。
扩展数组的其他方法包括：（i）使用 vstack 和 column_stack 辅助函数。(ii) numpy.insert 函数。
问题的提出

给定一个Numpy数组; 你将如何沿着行和列扩展给定的数组的值?
例子。 考虑下面这个数组-
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(arr)
问题:你 将如何在数组中增加一个额外的行和列，从而使预期的输出为。
[[1 2 7]
 [3 4 8]
 [5 6 9]]
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方法1：使用numpy.append()
使用numpy.append(given_array, elements_to_be_appended, axis) ，返回一个扩展的数组，其元素跨越指定的轴。
NumPy的[append()](https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.append.html)方法将数值追加到数组的末端。可选的axis 参数允许你沿指定的轴追加数组。当axis的值为0时，元素将被跨行追加，当axis的值为1时，元素将被跨列追加。
解释一下。
为了将给定的数组扩展到某一行，调用numpy.append() 方法，并将给定的数组作为输入，然后是要添加到现有数组中的行元素。最后，为了指定要将这些值追加到某一行，将axis的值输入为0。
要将给定的数组扩展到一列，请调用numpy.append() 方法，并将给定的数组作为输入，然后是要添加到现有数组中的列元素。最后，要指定你想把这些值追加到一列，并把axis的值输入为1。
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# add elements row-wise
arr = np.append(arr, [[5, 6]], 0)
# add elements column-wise
arr = np.append(arr, [[7], [8], [9]], 1)
print(arr)
[[1 2 7]
 [3 4 8]
 [5 6 9]]
方法2：沿行和列堆叠元素
调用np.vstack([given_array, [elements_to_be_stacked]]) ，沿行扩展给定的数组。
调用np.column_stack([given_array, [elements_to_be_stacked]]) ，沿列扩展给定的数组。
NumPy的vstack() 方法需要一个元组参数，并将数组按顺序垂直堆叠（从行开始）。这就像将形状为*(N,)的一维数组重塑为(1,N)*后沿第一轴串联。
numpy.column_stack() 方法将一维数组作为列堆叠到一个二维数组中。它需要一个元组参数并按顺序堆叠数组（按列）。
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# add elements row-wise
arr = np.vstack([arr, [5, 6]])
# add elements column-wise
arr = np.column_stack([arr, [7, 8, 9]])
print(arr)
[[1 2 7]
 [3 4 8]
 [5 6 9]]
方法3：使用numpy.insert
numpy.insert() 函数用于在一个numpy数组中沿着给定的轴插入数值。
调用np.insert() 方法并输入以下参数：(i)给定的数组，(ii)你想插入数值的列号或行号，(iii)你想在数组中插入的数值，(iv)你想沿着插入数值的轴。当axis=0 ，数值将沿着行插入，当axis=1 ，数值将沿着列插入。
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# add elements row-wise (insert before row 2)
arr = np.insert(arr, 2, values=[5, 6], axis=0)
# add elements column-wise (insert before column 2)
arr = np.insert(arr, 2, values=[7, 8, 9], axis=1)
print(arr)
解释一下。
要在第三行插入values=[5,6] ，调用插入方法为。np.insert(arr, 2, values=[5, 6], axis=0).第二个属性（即vaule 2）确保值将在列索引2处插入，axis=0 表示值将沿着行插入。
要在第三列插入values=[7, 8, 9] ，请调用插入方法。np.insert(arr, 2, values=[7, 8, 9], axis=1).第二个属性（即vaule 2）确保值将在行索引2处插入，axis=0 表示值将沿列插入。
方法4：串联两个二维数组
注意：NumPy 的[concatenate()](https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.concatenate.html)方法是沿着一个现有的轴连接一连串的数组。前面的几个逗号分隔的数组参数被连接。如果你使用轴参数，你可以指定数组应该沿着哪个轴被连接。例如，np.concatenate(a, b, axis=0) ，沿第一轴连接数组，np.concatenate(a, b, axis=None) ，连接扁平化的数组。
调用np.concatenate((arr_a, arr_b), axis=1) ，将两个给定的数组沿列连接起来。
调用np.concatenate((arr_a, arr_b), axis=0) ，将两个给定的数组沿行连接起来。
import numpy as np
arr_a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr_b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
print('merge across columns: ')
arr = np.concatenate((arr_a, arr_b), axis=1)
print(arr)
print('merge across rows: ')
arr = np.concatenate((arr_a, arr_b), axis=0)
print(arr)
merge across columns: 
[[1 2 5 6]
 [3 4 7 8]]
merge across rows: 
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]
 [7 8]]
还有其他合并两个给定数组的方法，包括我们上面已经学到的方法。要想了解更多这方面的知识，请阅读下面的教程。如何串联两个NumPy数组？
在这篇文章中，我们已经学到了多达四种扩展给定数组的方法。请自由使用适合你要求的选项。我希望这篇文章能帮助你。请订阅并继续关注更多有趣的教程和讨论。