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NumPy数组元素增删改查

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本节重点介绍 NumPy 数组元素的增删改查操作,主要有以下方法:

数组元素操作方法
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(a)
#a数组的形状
print(a.shape)
b = np.resize(a,(3,2))
#b数组
print (b)
#b数组的形状
print(b.shape)
#修改b数组使其形状大于原始数组
b = np.resize(a,(3,3))
print(b)
输出结果为:
a数组:
[[1 2 3]
[4 5 6]]

a形状:
(2, 3)

b数组:
[[1 2]
[3 4]
[5 6]]

b数组的形状:
(3, 2)

修改后b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:
In [1]: import numpy as np
In [2]: x=np.arange(12)
#调用resize方法
In [3]: x_resize=x.resize(2,3,2)

In [4]: x
Out[4]:
array([[[ 0,  1],
        [ 2,  3],
        [ 4,  5]],

       [[ 6,  7],
        [ 8,  9],
        [10, 11]]])

In [5]: x_resize
#返回None使用print打印
In [6]: print(x_resize)
None
#调用reshape方法
In [7]: x_shape=x.reshape(2,3,2)
#返回修改后的数组
In [8]: x_shape
Out[8]:
array([[[ 0,  1],
        [ 2,  3],
        [ 4,  5]],

       [[ 6,  7],
        [ 8,  9],
        [10, 11]]])

In [9]: x
Out[9]:
array([[[ 0,  1],
        [ 2,  3],
        [ 4,  5]],

       [[ 6,  7],
        [ 8,  9],
        [10, 11]]])

2. numpy.append()

在数组的末尾添加值,它返回一个一维数组。

numpy.append(arr, values, axis=None)

参数说明:
  • arr:输入的数组;
  • values:向 arr 数组中添加的值,需要和 arr 数组的形状保持一致;
  • axis:默认为 None,返回的是一维数组;当 axis =0 时,追加的值会被添加到行,而列数保持不变,若 axis=1 则与其恰好相反。

使用示例:
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
#向数组a添加元素
print (np.append(a, [7,8,9]))

#沿轴 0 添加元素
print (np.append(a, [[7,8,9]],axis = 0))
#沿轴 1 添加元素
print (np.append(a, [[5,5,5],[7,8,9]],axis = 1))
输出结果为:
向数组a添加元素:
[1 2 3 4 5 6 7 8 9]

沿轴 0 添加元素:
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]

沿轴 1 添加元素:
[[1 2 3 5 5 5]
[4 5 6 7 8 9]]

3. numpy.insert()

表示沿指定的轴,在给定索引值的前一个位置插入相应的值,如果没有提供轴,则输入数组被展开为一维数组。

numpy.insert(arr, obj, values, axis)

参数说明:
  • arr:要输入的数组
  • obj:表示索引值,在该索引值之前插入 values 值;
  • values:要插入的值;
  • axis:指定的轴,如果未提供,则输入数组会被展开为一维数组。

示例如下:
import numpy as np
a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])

#不提供axis的情况,会将数组展开
print (np.insert(a,3,[11,12]))

#沿轴 0 垂直方向
print (np.insert(a,1,[11],axis = 0))

#沿轴 1 水平方向
print (np.insert(a,1,11,axis = 1))

输出结果如下:
提供 axis 参数:
[ 1  2  3 11 12  4  5  6]

沿轴 0:
[[ 1  2]
[11 11]
[ 3  4]
[ 5  6]]

沿轴 1:
[[ 1 11  2]
[ 3 11  4]
[ 5 11  6]]

4. numpy.delete()

该方法表示从输入数组中删除指定的子数组,并返回一个新数组。它与 insert() 函数相似,若不提供 axis 参数,则输入数组被展开为一维数组。

numpy.delete(arr, obj, axis)

参数说明:
  • arr:要输入的数组;
  • obj:整数或者整数数组,表示要被删除数组元素或者子数组;
  • axis:沿着哪条轴删除子数组。


使用示例:

import numpy as np
a = np.arange(12).reshape(3,4)
#a数组
print(a)
#不提供axis参数情况
print(np.delete(a,5))

#删除第二列
print(np.delete(a,1,axis = 1))

#删除经切片后的数组
a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
print (np.delete(a, np.s_[::2]))
输出结果为:
a数组:
[[ 0  1  2  3]
[ 4  5  6  7]
[ 8  9 10 11]]

无 axis 参数:
[ 0  1  2  3  4  6  7  8  9 10 11]

删除第二列:
[[ 0  2  3]
[ 4  6  7]
[ 8 10 11]]

删除经过切片的数组:
[ 2  4  6  8 10]

5. numpy.argwhere()

该函数返回数组中非 0 元素的索引,若是多维数组则返回行、列索引组成的索引坐标。

示例如下所示:
import numpy as np
x = np.arange(6).reshape(2,3)
print(x)
#返回所有大于1的元素索引
y=np.argwhere(x>1)
print(y)

输出结果:
#x数组
[[0 1 2]
[3 4 5]]
#返回行列索引坐标
[[0 2]
[1 0]
[1 1]
[1 2]]

6. numpy.unique()

用于删除数组中重复的元素,其语法格式如下:

numpy.unique(arr, return_index, return_inverse, return_counts)

参数说明:
  • arr:输入数组,若是多维数组则以一维数组形式展开;
  • return_index:如果为 True,则返回新数组元素在原数组中的位置(索引);
  • return_inverse:如果为 True,则返回原数组元素在新数组中的位置(索引);
  • return_counts:如果为 True,则返回去重后的数组元素在原数组中出现的次数。

示例如下:
import numpy as np
a = np.array([5,2,6,2,7,5,6,8,2,9])
print (a)
#对a数组的去重
uq = np.unique(a)
print (uq)

#数组去重后的索引数组
u,indices = np.unique(a, return_index = True)
#打印去重后数组的索引
print(indices)

#去重数组的下标:
ui,indices = np.unique(a,return_inverse = True)
print (ui)
#打印下标
print (indices)

#返回去重元素的重复数量
uc,indices = np.unique(a,return_counts = True)
print (uc)
元素出现次数:
print (indices)
输出结果为:
a数组:
[5 2 6 2 7 5 6 8 2 9]

去重后的a数组
[2 5 6 7 8 9]

去重数组的索引数组:
[1 0 2 4 7 9]

去重数组的下标:
[2 5 6 7 8 9]

原数组在新数组中的下标:
[1 0 2 0 3 1 2 4 0 5]

返回去重元素的重复数量:
[2 5 6 7 8 9]

统计重复元素出现次数:
[3 2 2 1 1 1]

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