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numpy.ndarray‘object没有属性'append

numpy.ndarray是NumPy库中的一个多维数组对象,它用于存储和处理大规模的数值数据。然而,numpy.ndarray对象并没有内置的append属性或方法。

在NumPy中,数组的大小是固定的,一旦创建后就无法直接改变其大小。因此,无法像列表一样使用append方法来动态地向numpy.ndarray对象中添加元素。

如果需要向numpy.ndarray对象中添加元素,可以使用numpy.concatenate()函数或numpy.append()函数来实现。这些函数会创建一个新的数组,并将原始数组与要添加的元素进行合并。

下面是使用numpy.concatenate()函数和numpy.append()函数向numpy.ndarray对象中添加元素的示例:

  1. 使用numpy.concatenate()函数:
代码语言:txt
复制
import numpy as np

# 创建一个初始数组
arr = np.array([1, 2, 3])

# 创建要添加的元素
new_element = np.array([4])

# 使用numpy.concatenate()函数将原始数组和新元素合并
new_arr = np.concatenate((arr, new_element))

print(new_arr)

输出结果:

代码语言:txt
复制
[1 2 3 4]
  1. 使用numpy.append()函数:
代码语言:txt
复制
import numpy as np

# 创建一个初始数组
arr = np.array([1, 2, 3])

# 创建要添加的元素
new_element = np.array([4])

# 使用numpy.append()函数将新元素添加到原始数组的末尾
new_arr = np.append(arr, new_element)

print(new_arr)

输出结果:

代码语言:txt
复制
[1 2 3 4]

需要注意的是,无论是使用numpy.concatenate()函数还是numpy.append()函数,都会创建一个新的数组,并将原始数组与要添加的元素合并。因此,建议在需要频繁添加元素的情况下,考虑使用其他数据结构,如列表(list),而不是numpy.ndarray对象。

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