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1.添加元素到数组末尾的函数

在学python基础的时候我们知道向python的列表中添加元素使用的是append函数，在Numpy中也提供了这样的函数，所以对两者进行比较学习。

1.1 Python列表的append方法

除了这种方式之外，python中还有一个extend方法，extend方法可以将指定的数组作为参数，对指定的数组中的元素与原有列表中的元素进行合并。

在numpy中同样提供了名为np.append的函数，从这个函数只允许指定数组为参数来看，其功能更接近于extend方法。

np.append函数是指在数组的末尾添加指定的元素，并生成新的数组的函数。

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

其中：

arr是指用于指定需要添加元素的数组
values是指用于指定需要添加的元素或数组
axis是指在哪个坐标轴进行运算。在np.append函数的参数中，第一个参数指定原有的数组，第二个参数指定需要添加的元素的数组，第三个参数指定添加数组的坐标轴的参数。

这里我们需要注意一点，当使用axis时，要求添加的数组满足跟shape一致。

在numpy中，包含使用ndarray元素对真假值进行判断的np.all和np.any这两个很方便的函数这两个函数在当元素中含有错误的值时，操作会更为便捷。其中np.all函数在元素全部为True的情况下返回True,np.any函数只要某个元素为True就返回True。

np.all(a,axis=None,out=None,keepdims=False)

关于其中的参数，首先使用a指定作为条件的数组，使用axis指定条件的搜索范围；然后使用out指定保存结果的地方，使用keepdims指定输出的结果是否和a的维度相同。当keepdims=True，就可以对原有的数组使用广播机制进行计算。

np.any的使用方法与np.all完全相同，只不过，其返回的结果是不同的。np.any在对象范围内只要有一个元素是True返回的结果就是True。

np.any(a,axis=None,out=None,keepdime=False)

np.any返回将bool值作为元素的数组。

当我们进行数据预处理的时候需要获取直方图的索引时，或者需要对值进行限制时，这个函数是非常方便的。

np.where函数是用于对满足条件的元素的索引进行返回的函数。

np.where(condition[,x,y])

np.where返回所得到的ndarray元素的索引。如果原有的ndarray为二维数组，则返回两个按照每个维度保存了索引值的一位数组。而且，如果指定了x和y，就会返回元素被转换成x或y的ndarray。

使用np.where函数，获取的返回值不是数值，而是索引。