小编介绍过python中numpy.append()的使用方法，在numpy.append()有三个参数，其中arr和values会重新组合成一个新的数组，做为返回值。而axis是一个可选的值，根据不同的axis的不同条件，numpy.append()的使用方法也不同，本文介绍numpy.append()中axis三种用法。
numpy.append()中axis三种用法
1、axis无定义：返回总是为一维数组
如果axis没有给出，那么arr，values都将先展平成一维数组。
返回由arr和values组成的新数组。
1 2 3 4 5 6 | import numpy as np
a=[1,2,3]
b=[4,5]
c=[[6,7],[8,9]]
print(np.append(a,b))
print(np.append(a,c))
|
输出
1 2 | [1 2 3 4 5]
[1 2 3 6 7 8 9]
|
2、axis=0的情况：数组是加在下面（列数要相同）
axis=0，表示针对第1维进行操作，可以简单的理解为，加在了行上。所以行数增加，列数不变。
1 2 3 4 5 | import numpy as np
aa= np.zeros((1,8))
bb=np.ones((3,8))
c = np.append(aa,bb,axis = 0)
print(c)
|
输出
1 2 3 4 | [[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[ 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]]
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3、axis=1的情况：数组是加在右边（行数要相同）
拓展列，行数不变。行数需要相同。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 | import numpy as np
DYX = np.zeros((3,1))
HXH = np.ones((3,8))
XH = np.append(DYX, HXH,axis=1)
print(DYX) #(3,1)
"""
[[0.]
[0.]
[0.]]
"""
print(HXH) # (3,8)
"""
[[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]]
"""
#最终结果：
print(XH)
"""
[[0. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[0. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[0. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]]
"""
print(XH.shape) #(3, 9)
#axis = 1,在第二维上拼接，所以说，(3,1)和(3,8)就变成了(3,9)
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numpy.append()语法格式
1 | numpy.append(arr, values, axis=None):
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以上就是numpy.append()中axis三种用法介绍，希望能对你有所帮助哟~更多python高级学习推荐：python高级教程。
（推荐操作系统：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。）
