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发表日期： 2021-09-14 14:22:59 浏览次数：87

网站建设.jpg

惠州，广东省地级市，地处粤港澳大湾区东岸，背靠罗浮山，南临大亚湾，境内东江蜿蜒100多公里，是珠江三角洲中心城市之一 [1] 。总面积11347平方公里 [78] ，下辖惠城区、惠阳区、惠东县、博罗县和龙门县，设有仲恺高新技术产业开发区和大亚湾经济技术开发区两个国家级开发区。根据第七次人口普查数据，截至2020年11月1日零时，惠州市常住人口为6042852人。 [77]

惠州是国家历史文化名城 [4-5] ，在隋唐已是“粤东重镇”，至今1400多年，一直是东江流域政治、经济、军事、文化中心和商品集散地。在古代即有“岭南名郡”、“粤东门户”之称，简称鹅城 [6] 。惠州是中国近代抗争史的前沿阵地，曾建立华南抗日战争的主力部队—东江纵队。 [10] 东江中下游的中心城市，处在客家文化、广府文化和潮汕文化的交汇地带，各种文化相互交融、兼收并蓄，广东汉剧、渔歌、山歌、舞龙、舞狮、舞春牛、瑶族的舞火狗等各种文化活动盛行 [3] 。

惠州还是客家人的重要聚居地和集散地之一，旅居海外华人华侨、港澳台同胞居客家四州之首，被称为客家侨都。 [5] [7-8] 惠州是广东三大族群客家人、潮汕人、广府人融合得最为成功的地方，也是客家人从陆地文明走向海洋文明的重要通道之一。客家人是惠州人中人数最多的群体，客家文化是惠州文化中不可或缺的重要组成部分，海外许多客家华侨的祖籍地就是惠州 [9] 。从唐到清末1000多年间，共有430多位中国名人客寓或临履惠州，留下了许多让世人为之骄傲的历史文化遗产。2020年惠州市地区生产总值为4221.79亿元。

实例

import numpy as np
 a = np.arange(16).reshape(4,4)
 print ('第一个数组：')print (a)print ('\n')
 print ('竖直分割：')b = np.vsplit(a,2)print (b)

输出结果为：

第一个数组：[[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]
 [12 13 14 15]]竖直分割：[array([[0, 1, 2, 3],
       [4, 5, 6, 7]]), array([[ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])]

数组元素的添加与删除

函数	元素及描述
`resize`	返回指定形状的新数组
`append`	将值添加到数组末尾
`insert`	沿指定轴将值插入到指定下标之前
`delete`	删掉某个轴的子数组，并返回删除后的新数组
`unique`	查找数组内的唯一元素

numpy.resize

numpy.resize 函数返回指定大小的新数组。

如果新数组大小大于原始大小，则包含原始数组中的元素的副本。

numpy.resize(arr, shape)

参数说明：

arr：要修改大小的数组
shape：返回数组的新形状

实例

import numpy as np
 a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
 print ('第一个数组：')print (a)print ('\n')
 print ('第一个数组的形状：')print (a.shape)print ('\n')b = np.resize(a, (3,2))
 print ('第二个数组：')print (b)print ('\n')
 print ('第二个数组的形状：')print (b.shape)print ('\n')# 要注意 a 的第一行在 b 中重复出现，因为尺寸变大了
 print ('修改第二个数组的大小：')b = np.resize(a,(3,3))print (b)

输出结果为：

第一个数组：[[1 2 3]
 [4 5 6]]第一个数组的形状：(2, 3)第二个数组：[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]第二个数组的形状：(3, 2)修改第二个数组的大小：[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [1 2 3]]

numpy.append

numpy.append 函数在数组的末尾添加值。追加操作会分配整个数组，并把原来的数组复制到新数组中。此外，输入数组的维度必须匹配否则将生成ValueError。

append 函数返回的始终是一个一维数组。

numpy.append(arr, values, axis=None)

参数说明：

arr：输入数组
values：要向arr添加的值，需要和arr形状相同（除了要添加的轴）
axis：默认为 None。当axis无定义时，是横向加成，返回总是为一维数组！当axis有定义的时候，分别为0和1的时候。当axis有定义的时候，分别为0和1的时候（列数要相同）。当axis为1时，数组是加在右边（行数要相同）。

实例

import numpy as np
 a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
 print ('第一个数组：')print (a)print ('\n')
 print ('向数组添加元素：')print (np.append(a, [7,8,9]))print ('\n')
 print ('沿轴 0 添加元素：')print (np.append(a, [[7,8,9]],axis = 0))print ('\n')
 print ('沿轴 1 添加元素：')print (np.append(a, [[5,5,5],[7,8,9]],axis = 1))

输出结果为：

第一个数组：[[1 2 3]
 [4 5 6]]向数组添加元素：[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]]

numpy.insert

numpy.insert 函数在给定索引之前，沿给定轴在输入数组中插入值。

如果值的类型转换为要插入，则它与输入数组不同。插入没有原地的，函数会返回一个新数组。此外，如果未提供轴，则输入数组会被展开。

numpy.insert(arr, obj, values, axis)

参数说明：

arr：输入数组
obj：在其之前插入值的索引
values：要插入的值
axis：沿着它插入的轴，如果未提供，则输入数组会被展开

实例

import numpy as np
 a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
 print ('第一个数组：')print (a)print ('\n')
 print ('未传递 Axis 参数。 在插入之前输入数组会被展开。')print (np.insert(a,3,[11,12]))print ('\n')print ('传递了 Axis 参数。 会广播值数组来配输入数组。')
 print ('沿轴 0 广播：')print (np.insert(a,1,[11],axis = 0))print ('\n')
 print ('沿轴 1 广播：')print (np.insert(a,1,11,axis = 1))

输出结果如下：

第一个数组：[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]未传递 Axis 参数。 在插入之前输入数组会被展开。[ 1  2  3 11 12  4  5  6]传递了 Axis 参数。 会广播值数组来配输入数组。沿轴 0 广播：[[ 1  2]
 [11 11]
 [ 3  4]
 [ 5  6]]沿轴 1 广播：[[ 1 11  2]
 [ 3 11  4]
 [ 5 11  6]]

numpy.delete

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