0.环境

windows + jupyter notebook跑代码

1.背景

在实现数据可视化的时候，用了numpy的array类型的数组，需要手动在最后增加一列数据，所以查找了下如何实现，顺便也看到了增加一行数据，特此总结分享。

2.具体实现

2.1思路

1）利用numpy的append()方法，指定x轴或y轴（也就是行和列）来添加指定元素

2）添加的可以是一个数组，也可以是一个数组的变量，见例子

注意：

1）参数中的axis必须给值，不给值结果会变成一维

2）代码要加numpy的库

3）添加数据时，要保证数据维度，比如三行两列的数据，如果你想添加行，就只能添加2个元素的，如果想添加列，就只能添加3个元素的，不然会报错

import numpy as np

2.2具体实现

2.2.1 增加一列

原始数据如下，d是一个三行两列的数据

d = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4]])

如果我想在第三列增加[[5], [6], [7]]这个数组，只需用appand方法即可，具体代码如下

axis = 0 表示添加行， = 1 表示添加列

注意：列数据的维度要与行数相等，也就是一共三行，增加的列也必须是3个数据，不然会报错

dd = np.append(d, [[5], [6], [7]], axis=1)

如果你说我添加的数据量很大，没办法手敲进代码，怎么办？

没关系，用变量来表示即可，实现结果跟上面是一样的，只不过将数组用col这个变量代替

col = [[5], [6], [7]]
dd1 = np.append(d, col, axis=1)

2.2.2增加一行

原始数据还是三行两列的d数组

在最后一行增加数据[[5, 6]]

axis = 0 表示添加行， = 1 表示添加列

注意：行数据的维度要与列数相等，也就是一共两列，增加的行也必须是2个数据，不然会报错

ddd = np.append(d, [[5, 6]], axis=0)

如果想通过变量的形式加一行，将第二个参数的位置，换成符合数据维度的变量即可

3. 完整代码

import numpy as np
d = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4]])
print("原数据：")
print(d)

#添加一列
dd = np.append(d, [[5], [6], [7]], axis=1)
print("添加一列数据：")
print(dd)

#添加一列  用变量的形式
col = [[5], [6], [7]]
dd1 = np.append(d, col, axis=1)
print("用变量的形式添加一列数据：")
print(dd1)

#添加一行
ddd = np.append(d, [[5, 6]], axis=0)
print("添加一行数据：")
print(ddd)

#添加一行   用变量的形式
row = [[5, 6]]
ddd1 = np.append(d, row, axis=0)
print("用变量的形式添加一行数据：")
print(ddd1)