1. 介绍
在Python的数据科学领域中，numpy是一个广泛使用的库，它提供了很多方便的函数和数据结构，尤其是array(数组)。发挥array(数组)最大价值的一个函数是np.append。
2. 正文
1. 理解np.append函数
np.append(arr, values, axis=None)函数将数组values添加到数组arr后面。其中arr可以是ndarray、列表、元组等可迭代对象，而values参数可以是要附加到arr的单个值或者是要堆叠到arr的另一个数组。
axis参数指示新值添加到arr的哪个轴上，如果为None，则跨所有轴扩展arr。
2. np.append功能举例
import numpy as np
例如，定义一个数组：
x = np.array([1, 2, 3])
如果要添加一个值4，可以使用如下代码：
x = np.append(x, 4)
得到的结果如下：
array([1, 2, 3, 4])
如果添加单个值的数量很多（例如添加100个2），可以使用如下代码：
x = np.append(x, np.repeat(2, 100))
如果添加的是另一个数组，则可以使用如下代码：
y = np.array([4, 5, 6])
np.append(x, y)
得到的结果如下：
array([1, 2, 3, 4, 4, 5, 6])
此外，np.append还可以沿不同轴附加数组：
x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
y = np.array([[5, 6]])
np.append(x, y, axis=0)
得到的结果如下：
array([[1, 2],
[3, 4],
[5, 6]])
3. np.append的使用技巧
3.1 获取和修改数组的一部分
我们可以将两个数组进行拼接，得到一个更大的数组，然后根据需要获取或者修改所需部分的元素。
例如，定义一个数组：
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
如果我们需要获取3, 4, 5这个一部分，可以使用如下代码：
x[2:5]
得到的结果如下：
array([3, 4, 5])
如果我们需要修改3, 4, 5这个一部分，可以使用如下代码：
x[2:5] = np.array([0, 0, 0])
再次查看数组x，得到的结果如下：
array([1, 2, 0, 0, 0, 6])
3.2 数组重塑
有时候，我们需要将数组沿一个新的轴重塑或者“展平”（摊平），即将它们转换为更适合我们的需求的格式。
例如，定义一个数组：
x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
如果我们想要将数组沿一个新的轴重塑，可以使用如下代码：
np.reshape(x, (2, 3))
得到的结果如下：
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
如果我们想要“展平”该数组，可以使用如下代码：
x.flatten()
得到的结果如下：
array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
3. 小结
np.append函数是numpy中一个非常有用的函数，可以实现数组的快速添加和扩充。
通过上面的讲解，我们可以掌握np.append函数的具体用法，还可以了解到一些加深理解和使用的技巧。
