13-NumPy数组元素增删改查

NumPy数组元素增删改查

NumPy 数组元素的增删改查操作，主要有以下方法：

函数名称	描述说明
resize	返回指定形状的新数组。
append	将元素值添加到数组的末尾。
insert	沿规定的轴将元素值插入到指定的元素前。
delete	删掉某个轴上的子数组，并返回删除后的新数组。
argwhere	返回数组内符合条件的元素的索引值。
unique	用于删除数组中重复的元素，并按元素值由大到小返回一个新数组。

1. numpy.resize()

numpy.resize() 返回指定形状的新数组。

numpy.resize(arr, shape)

使用示例：

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print("原始数组：\n",a)
print("原始数组的形状：",a.shape)
b = np.resize(a,(3,2))
print("更改形状后的数组：\n",b)
print("更改形状后的数组形状：\n",b.shape)
c = np.resize(a,(3,3))
print("修改后的数组形状大于原始数组：\n",c)

输出结果为：

原始数组：
 [[1 2 3]
 [4 5 6]]
原始数组的形状： (2, 3)
更改形状后的数组：
 [[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]
更改形状后的数组形状：
 (3, 2)
修改后的数组形状大于原始数组：
 [[1 2 3]
 [4 5 6]
 [1 2 3]]

这里需要区别 resize() 和 reshape() 的使用方法，它们看起来相似，实则不同。resize 仅对原数组进行修改，没有返回值，而 reshape 不仅对原数组进行修改，同时返回修改后的结果。

看一组示例，如下所示：

import numpy as np

a = np.arange(12)
print("原始数组：\n", a)
b = a.resize(2, 3, 2)

print("原始数组：\n", a)
print("新数组：\n"