想象一个numpy数组占据一个连续的内存块。现在想象一下其他对象，例如其他numpy数组，它们正占据着numpy数组左右两侧的内存。没有空间可以追加或扩展我们的numpy数组。numpy数组中的基础数据始终占用
连续 的内存块。
因此，任何追加或扩展numpy数组的请求都只能通过分配一个更大的全新内存块，将旧数据复制到新块中，然后追加或扩展来满足。
所以：
- 它不会就地发生。
- 效率不高。
想象一个numpy数组占据一个连续的内存块。现在想象一下其他对象，例如其他numpy数组，它们正占据着numpy数组左右两侧的内存。没有空间可以追加或扩展我们的numpy数组。numpy数组中的基础数据始终占用
连续 的内存块。
因此，任何追加或扩展numpy数组的请求都只能通过分配一个更大的全新内存块，将旧数据复制到新块中，然后追加或扩展来满足。
所以：
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