python 二维numpy添加1维元素_代码详解：Numpy——通往人工智能的大门
Numpy是一个Python库/模块，在Python编程中用于科学计算。在本教程中，你将学习如何在Numpy数组上执行一系列操作，例如以多种方式添加、删除、排序和操作元素。
Numpy提供一个多维数组对象和其他派生数组，如掩码数组或掩码多维数组。
为什么使用Numpy？
Numpy模块提供一个ndarray对象，我们可以用这个对象来对任意维度的数组执行操作。ndarray代表N维数组，其中N是任意数字。这意味着Numpy数组可以是任意维度的数组。
与Python列表相比，Numpy有很多优点。我们可以对Numpy数组执行高性能操作，例如：
1. 数组成员排序
2. 数学和逻辑运算
3. 输入/输出功能
4. 统计和线性代数运算
如何安装Numpy?
想要安装Numpy，需要在电脑系统上安装Python和Pip。
在Windows操作系统上执行以下命令：
pip install numpy现在可以像这样在脚本中导入Numpy：
import numpy添加数组元素
你可以使用NumPy模块的append()方法添加一个NumPy数组元素。append的使用操作如下：
numpy.append(array, value, axis)这些值将附加在数组的末尾，新的ndarray将与上面所示的新值和旧值一起返回。
axis是一个可选的整数，用于定义数组的显示方式。如果没有指定axis，数组结构将被展平，如你稍后将看到的一样。
请看下面的示例，首先创建一个数组，然后使用append方法向该数组添加更多值：
a = numpy.array([1, 2, 3])newArray = numpy.append (a, [10, 11, 12])添加列
使用Numpy的append()方法插入列。
请看下面的示例，创建了一个二维数组并插入了两列：
a = numpy.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])b = numpy.array([[400], [800]])newArray = numpy.append(a, b, axis = 1)如果未使用axis属性，则输出如下：
这就是数组结构的扁平化过程。
在NumPy中，还可以使用insert()方法插入元素或列。insert()和append()两种方法之间的区别在于我们在使用insert()方法时，可以指定要在哪个索引处添加元素，而append()方法则会在数组末尾添加一个值。
请看以下示例：
a = numpy.array([1, 2, 3])newArray = numpy.insert(a, 1, 90)这里，insert()方法在索引1处添加元素。请记住数组索引从0开始。
添加行
在本节中，我们将使用append()方法向数组添加行。此方法就像在数组中添加元素一样简单。请看以下示例：
a = numpy.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])newArray = numpy.append(a, [[50, 60, 70]], axis = 0)删除元素
可以使用NumPy模块的delete()方法删除NumPy数组元素，以下示例对此进行了演示：
a = numpy.array([1, 2, 3])newArray = numpy.delete(a, 1, axis = 0)输出如下：
在上面的例子中，可以看到一个单维数组。delete()方法从数组中删除索引1处的元素。
删除行
同样，可以使用delete()方法删除行。
请看以下示例，从二维数组中删除了一行：
a = numpy.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [10, 20, 30]])newArray = numpy.delete(a, 1, axis = 0)在delete()方法中，首先给出数组，然后给出要删除元素的索引。在上面的示例中，删除索引为1的第二个元素。
检查 NumPy 数组是否为空值
使用size方法得出数组中元素的总数。
在下面的示例中，我们将会使用一个if语句，该语句通过ndarray.size去检查数组中是否有元素，其中ndarray是任意给定的NumPy数组：
import numpya = numpy.array([1, 2, 3])if(a.size == 0):print("The given Array is empty")其他：
print("The array =