Python是目前最为流行的编程语言之一，它的使用范围非常广泛，包括科学计算、数据分析、机器学习等多个领域。在众多的Python库中，numpy（Numerical Python）库是非常常用的一个库，它提供了高效的数组和矩阵计算功能。
在numpy库中，np.append是一个非常常用的函数，它可以用来在数组末尾添加元素。但是，对于新手来说，np.append的使用也可能会遇到一些问题，接下来我们将详细介绍np.append的用法。
一、np.append的基本用法
np.append(array, values, axis=None)
np.append函数有三个参数，其中array和values是必填参数，axis是可选参数。
array：表示要添加元素的数组。
values：表示要添加到原数组末尾的元素。可以是单个元素或另一个数组。
axis：表示要扩展的轴。在默认情况下，np.append会将数组展开成一个一维数组，如果指定了轴，那么在特定轴上添加元素。
下面是一个简单的示例：
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.append(a, [4, 5, 6])
print(b)
运行结果为：
[1 2 3 4 5 6]
从结果可以看出，我们成功地将[4, 5, 6]添加到了a数组的末尾。
二、np.append的常用用法
1.在二维数组中添加元素
对于二维数组，我们可以使用np.vstack或np.hstack函数将多个数组堆叠在一起，其中np.vstack是按垂直方向（行顺序）堆叠，np.hstack是按水平方向（列顺序）堆叠。在这种情况下，我们通常使用np.vstack或np.hstack来添加元素，而不是使用np.append。
下面是使用np.vstack添加行的示例：
import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = np.array([[7, 8, 9]])
c = np.vstack((a, b))
print(c)
运行结果为：
[[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]]
注意，当我们添加一行时，需要将添加的数组放在元组中。
下面是使用np.hstack添加列的示例：
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5], [6]])
c = np.hstack((a, b))
print(c)
运行结果为：
[[1 2 5] [3 4 6]]
同样地，在添加一列时需要将添加的数组放在元组中。
2.在多维数组中添加元素
对于超过二维的数组，我们需要指定添加元素的轴，否则将会将数组展开成一维数组再进行添加。
下面是一个三维数组的示例：
import numpy as np
a = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
b = np.array([[[13, 14, 15], [16, 17, 18]]])
c = np.append(a, b, axis=0)
print(c)
运行结果为：
[[[ 1 2 3] [ 4 5 6]] [[ 7 8 9] [10 11 12]] [[13 14 15] [16 17 18]]]
从结果可以看出，我们成功地将b数组添加到了a数组的末尾。要注意的是，我们通过axis参数指定了在哪个轴上添加元素。
三、np.append的注意事项
1.会创建一个新数组
调用np.append函数时，会创建一个新的数组，并在其上添加元素。因此，如果需要在原数组上添加元素，应该使用原地操作函数。
2.效率较低
由于np.append会创建一个新数组，因此效率较低。如果需要在循环中多次添加元素，请使用Python列表。
下面是一个在Python列表中添加元素的示例：
lst = [1, 2, 3]
lst.append(4)
print(lst)
运行结果为：
[1, 2, 3, 4]
3.尽量使用numpy数组的切片
对于数组的切片，numpy数组要比Python列表效率要高得多。因此，尽量使用numpy数组的切片来操作数组。
总结
本文详细介绍了np.append函数的用法，从基本用法到常见用法都进行了详细的讲解。np.append是一个很有用的函数，但是需要注意其效率较低这一点，在实际应用中需要根据情况进行选择。
