python数据结构中，列表占用空间大，难以实现大量的数据运算，而NumPy以强大的存储功能可以实现大量的数据运算，对于合并这样简单的操作，np.append()函数可以在满足多种条件下实现，本文介绍python中np.append()函数使用有关内容。

1、np.append()函数

用于合并两个数组。

2、使用语法

numpy.append(arr, values, axis=None)

3、使用参数

arr：需要被添加values的数组；

values：添加到数组arr中的值（array_like，类数组）；

axis：可选参数，如果axis没有给出，那么arr，values都将先展平成一维数组。

4、返回值

返回一个新数组，原始数组保持不变。

5、使用实例拼接一个数组和一个数值

a=np.arange(5)
a                     # array([0, 1, 2, 3, 4])
np.append(a,10)        #array([ 0,  1,  2,  3,  4, 10])
a                     # array([0, 1, 2, 3, 4])

以上就是python中np.append()函数的使用解决，需要注意如果axis被指定了，那么arr和values需要有相同的shape，否则报错：ValueError: arrays must have same number of dimensions。