Добавить один элемент в массив в numpy

У меня есть массив numpy, содержащий:

[1, 2, 3]

Я хочу создать массив, содержащий:

[1, 2, 3, 1]

То есть я хочу добавить первый элемент в конец массива.

Я пробовал очевидное:

np.concatenate((a, a[0]))

Но я получаю сообщение об ошибке ValueError: arrays must have same number of dimensions

Я этого не понимаю - оба массива - это всего лишь 1d массивы.

append() создает новый массив, который может быть старым массивом с добавленным элементом.

Я думаю, что более нормально использовать правильный метод добавления элемента:

a = numpy.append(a, a[0])

При добавлении только один раз или один раз время от времени использование np.appendв вашем массиве должно быть нормальным. Недостатком этого подхода является то, что память выделяется для совершенно нового массива каждый раз, когда он вызывается. При увеличении массива для значительного количества выборок было бы лучше либо предварительно выделить массив (если известен общий размер), либо добавить в список и преобразовать в массив впоследствии.

Использование np.append:

b = np.array([0])
for k in range(int(10e4)):
    b = np.append(b, k)
1.2 s ± 16.1 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

Используя преобразование списка Python в массив после этого:

d = [0]
for k in range(int(10e4)):
    d.append(k)
f = np.array(d)
13.5 ms ± 277 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

Предварительное выделение массива numpy:

e = np.zeros((n,))
for k in range(n):
    e[k] = k
9.92 ms ± 752 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

Когда окончательный размер неизвестен, предварительное выделение ресурсов затруднено, я пробовал предварительно выделить блоки по 50, но это не приблизилось к использованию списка.

85.1 ms ± 561 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

a[0]не является массивом, это первый элемент aи поэтому не имеет размеров.

Попробуйте использовать a[0:1]вместо этого, который вернет первый элемент aвнутри одного массива элементов.

Попробуй это:

np.concatenate((a, np.array([a[0]])))

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.concatenate.html

concatenate требует, чтобы оба элемента были массивами numpy; однако [0] не является массивом. Вот почему это не работает.

Эта команда,

numpy.append(a, a[0])

не изменяет aмассив. Однако он возвращает новый измененный массив. Итак, если aтребуется модификация, необходимо использовать следующее.

a = numpy.append(a, a[0])

t = np.array([2, 3])
t = np.append(t, [4])

Это может быть немного излишним, но я всегда использую эту np.takeфункцию для любой циклической индексации:

>>> a = np.array([1, 2, 3])
>>> np.take(a, range(0, len(a)+1), mode='wrap')
array([1, 2, 3, 1])

>>> np.take(a, range(-1, len(a)+1), mode='wrap')
array([3, 1, 2, 3, 1])

Допустим, a=[1,2,3]и вы этого хотите [1,2,3,1].

Вы можете использовать встроенную функцию добавления

np.append(a,1)

Здесь 1 - это int, это может быть строка, которая может принадлежать или не принадлежать элементам в массиве. Печать:[1,2,3,1]

Если вы хотите добавить элемент, используйте append()

a = numpy.append(a, 1) в этом случае добавьте 1 в конец массива

Если вы хотите вставить элемент, используйте insert()

a = numpy.insert(a, index, 1) в этом случае вы можете поместить 1 там, где хотите, используя index для установки позиции в массиве.