'；环绕'；在python/numpy中进行切片时

我有一个NumPy数组

import numpy as np
a = np.array([10, 20, 30, 40])

我想以这样一种方式对它进行切片，返回整个数组，并将第一个元素附加到末尾，因此

数组（[10,20,30,40,10]）

，或者（作为一个普通列表）

[10,20,30,40,10]

考虑并从

itertools

库中实现这一点

>>将numpy作为np导入
>>>进口itertools
>>>a=np.数组（[10,20,30,40]）
>>>列表（itertools.islice（itertools.cycle（a），len（a）+1））
[10, 20, 30, 40, 10]

---

请注意，这将产生一个iterable，您不需要立即消费。

有几种方法可以做到这一点，可以从我自己的发现、原始问题下面的评论以及其他人的回答中获得：

>>> a = np.array([10, 20, 30, 40])
>>> np.take(a, np.arange(5), mode='wrap')
array([10, 20, 30, 40, 10])

b1=a.tolist（）+[a[0]]
b2=np.append（a，a[0]）
c1=[a[i%len（a）]表示范围（len（a）+1）内的i
c2=a[np.arange（len（a）+1）%len（a）]
d1=np.array（（*a，a[0]））
d2=[*a，a[0]]
e=np。调整大小（a，透镜（a）+1）
f=np.take（a，范围（len（a）+1），mode='wrap'）
从itertools导入周期，islice
g=列表（islice（循环（a），长度（a）+1））

---

其中，

c1

、

c2

、

e

、

f

和

g

可通过更改赋值的

len（a）+1

部分灵活/轻松地调整，以防添加更多元素（而不仅仅是第一个元素）

e

在可读性和简洁性方面是我最喜欢的。

您可以使用

np.resize

：

np.resize（a，len（a）+1）

？请注意，这是

numpy.resize

函数，而不是数组方法。这个方法有完全不同的行为。啊，太好了，我不知道这个函数；谢谢不过，就解决方案而言，它并不比我的

np.append

建议好多少，至少在这种情况下，我只需要一个额外的元素。有什么原因不能使用

%

并取模吗？在这种情况下，我只能通过索引来获取元素，对吗？（我认为

[a[I%len（a）]代表范围内的I（len（a）+1）]

-为了完整性，我将把它添加到问题中。）这也太冗长了。啊，我以前看过

循环，但不知道如何利用它-因为它是一个生成器，切片不起作用。这也是一个很好的解决方案；我将把它添加到问题的列表中，以供有绊脚石的人使用，谢谢；它的可读性和灵活性。对于我的用例，我更喜欢
np.resize
而不是
np.take
，但我已经将其添加到了答案中的解决方案列表中。@ElRudi包括问题的答案并不是目前的常见做法。它使问题无缘无故地太长，重复了一些东西。你可以把你发现的方法作为你问题的另一个答案。并将证明对您最有用的一个标记为解决方案（您也可以接受自己的答案）。