参考：Add Row to Numpy Array
在机器学习和数据分析中，经常需要处理大型数据集。Numpy是Python中一个非常有用的库，它提供了高性能的多维数组对象以及用于处理这些数组的函数。在Numpy中，可以使用numpy.append()函数来添加行到一个现有的数组。
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Numpy 添加行的原理
在Numpy中，数组是一个固定大小的序列，如果想要在现有的数组中添加行，需要创建一个新的数组，并将现有的数组和添加的行一起拷贝到新的数组中。
Numpy 添加行的方法
方法一：使用numpy.append()
Numpy提供了一个非常方便的函数numpy.append()，可以用来在一个数组的末尾添加行。这个函数的语法如下：
numpy.append(arr, values, axis=None)
参数解释：
arr：输入的数组。values：要添加的行，可以是单个行或者多个行的数组。axis：选择轴向，如果不提供则认为是横向。
接下来，我们来看一个例子：
import numpy as np
# 创建一个3x2的数组
array = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
# 创建要添加的行
new_row = np.array([7, 8])
# 添加行
new_array = np.append(array, [new_row], axis=0)
print(new_array)
输出结果：
方法二：使用数组索引
另一种添加行的方法是使用数组索引。可以通过创建一个更大的数组，并将原始数组的内容以及新的行一起复制到新的数组中。
import numpy as np
# 创建一个3x2的数组
array = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
# 创建要添加的行
new_row = np.array([7, 8])
# 创建一个更大的数组
new_array = np.empty((array.shape[0]+1, array.shape[1]))
# 复制原始数组的内容到新的数组中
new_array[:-1] = array
# 添加新的行
new_array[-1] = new_row
print(new_array)
输出结果：
总结
本文介绍了两种在Numpy数组中添加行的方法。第一种方法是使用numpy.append()函数，在现有的数组末尾添加行。第二种方法是使用数组索引，创建一个更大的数组，并将原始数组的内容以及新的行一起复制到新的数组中。
使用这些方法可以方便地在Numpy数组中添加行，进一步扩展数据集以满足需求。在处理大型数据集时，这些方法可以提高效率和代码可读性。
注意：在使用这些方法时，请确保数组的维度和形状是匹配的，以避免出现错误。
