一、np.append()
在numpy的函数库中，np.append()函数是一个常用的数组操作函数。它在进行数组操作时能够将两个数组进行拼接，并返回一个拼接后的新数组。
np.append(arr, values, axis=None)
- arr：目标数组
- values：要追加的数组，可以是一个数组或者一个数组列表
- axis：拼接的维度，默认为None, 若设为0，则按列进行拼接，反之按行进行拼接
二、np.append什么意思？
np.append()函数接收两个参数，一个是目标数组，一个是追加数组，其中目标数组是固定的，而追加数组可以是一个数组或者一个数组列表。np.append()的核心概念就是“拼接”，它会将两个或多个数组在指定的维度上按顺序拼接在一起，生成一个新的数组。
三、np.append函数的常用用法
1. np.append用法
np.append()函数最常用的用法就是将一个数组与另一个数组拼接在一起，生成一个新的数组。下面是一个例子，它将两个原始数组按列拼接在一起，生成一个新的二维数组。
import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b = np.array([[5, 6], [7, 8]]) result = np.append(a, b, axis=1) print(result)
输出结果：[[1 2 5 6], [3 4 7 8]]
2. np.append()例子
除了按列拼接外，np.append()还可以按行进行拼接。下面是一个例子，它将两个原始数组按行进行拼接，生成一个新的二维数组。
import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b = np.array([[5, 6], [7, 8]]) result = np.append(a, b, axis=0) print(result)
输出结果：[[1 2], [3 4], [5 6], [7 8]]
3. np.append函数for循环中
在for循环中使用np.append()函数也是很常见的用法，可以很方便地向目标数组逐一追加数组元素。下面是一个例子，它使用for循环向目标数组中逐一添加新元素。
import numpy as np
arr = np.empty((0,3), int)
for i in range(5):
x = np.array([i, i+1, i+2])
arr = np.append(arr, x.reshape(1,3), axis=0)
print(arr)
输出结果：[[0 1 2], [1 2 3], [2 3 4], [3 4 5], [4 5 6]]
四、np.append存在的一些问题
1. np.append太慢了
在大量数据处理时，使用np.append()容易导致内存分配错误和性能上的瓶颈问题。而且每次使用np.append()时都会生成新的数组，这很容易导致数组拷贝，从而增加运行成本和内存占用。为了解决这个问题，我们可以使用其他的数据处理方式，如预分配数组、拼接数组等。
2. np.append函数typeerror
np.append()函数只能用于numpy数组，当向它传递非数组参数时，它会报错。这是因为np.append()实际上是对numpy数组进行操作的，所以只能接收numpy数组作为参数。
总结
本篇文章对numpy中的np.append()函数进行了详细探究，从np.append()函数的含义、用法，以及np.append()函数存在的问题进行了介绍。我们可以通过对np.append()函数的了解和实践，更好地掌握和利用numpy库的相关技术，提高数据处理效率。
