그만큼 numpy.append() 배열 끝에 언급된 축을 따라 값을 추가합니다. 구문:
numpy.append(array, values, axis = None)>
매개변수:
array : [array_like]Input array. values : [array_like]values to be added in the arr. Values should be shaped so that arr[...,obj,...] = values. If the axis is defined values can be of any shape as it will be flattened before use. axis : Axis along which we want to insert the values. By default, array is flattened.>
반품 :
An copy of array with values being appended at the end as per the mentioned object along a given axis.>
코드 1 : 배열 추가
파이썬
문자열 분할 자바
안녕하세요, 자바와 함께하는 세상
# Python Program illustrating> # numpy.append()> > import> numpy as geek> > #Working on 1D> arr1>=> geek.arange(>5>)> print>(>'1D arr1 : '>, arr1)> print>(>'Shape : '>, arr1.shape)> > > arr2>=> geek.arange(>8>,>12>)> print>(>'
1D arr2 : '>, arr2)> print>(>'Shape : '>, arr2.shape)> > > # appending the arrays> arr3>=> geek.append(arr1, arr2)> print>(>'
Appended arr3 : '>, arr3)> |
>
배열과 배열리스트의 차이점
>
출력 :
1D arr1 : [0 1 2 3 4] Shape : (5,) 1D arr2 : [ 8 9 10 11] Shape : (4,) Appended arr3 : [ 0 1 2 3 4 8 9 10 11]>
그만큼 시간 복잡도 numpy.append() 함수의 O(n)은 n이 추가되는 요소의 수입니다. 즉, 요소를 추가하는 데 필요한 시간은 추가되는 요소 수에 따라 선형적으로 증가합니다.
그만큼 공간 복잡도 numpy.append() 함수도 O(n)입니다. 여기서 n은 추가되는 요소의 수입니다. 즉, 요소를 추가하는 데 필요한 공간의 양은 추가되는 요소 수에 따라 선형적으로 증가합니다.
코드 2: 축을 가지고 놀기
파이썬
자바 컬렉션
부분 파생 기호 라텍스
# Python Program illustrating> # numpy.append()> > import> numpy as geek> > #Working on 1D> arr1>=> geek.arange(>8>).reshape(>2>,>4>)> print>(>'2D arr1 :
'>, arr1)> print>(>'Shape : '>, arr1.shape)> > > arr2>=> geek.arange(>8>,>16>).reshape(>2>,>4>)> print>(>'
2D arr2 :
'>, arr2)> print>(>'Shape : '>, arr2.shape)> > > # appending the arrays> arr3>=> geek.append(arr1, arr2)> print>(>'
Appended arr3 by flattened : '>, arr3)> > # appending the arrays with axis = 0> arr3>=> geek.append(arr1, arr2, axis>=> 0>)> print>(>'
Appended arr3 with axis 0 :
'>, arr3)> > # appending the arrays with axis = 1> arr3>=> geek.append(arr1, arr2, axis>=> 1>)> print>(>'
Appended arr3 with axis 1 :
'>, arr3)> |
>
>
출력 :
2D arr1 : [[0 1 2 3] [4 5 6 7]] Shape : (2, 4) 2D arr2 : [[ 8 9 10 11] [12 13 14 15]] Shape : (2, 4) Appended arr3 by flattened : [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15] Appended arr3 with axis 0 : [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11] [12 13 14 15]] Appended arr3 with axis 1 : [[ 0 1 2 3 8 9 10 11] [ 4 5 6 7 12 13 14 15]]>