NumPy 数组连接

告知:目的是学习,不以利益,内容都来自大数据,仅供学习以参考!

连接 NumPy 数组
连接意味着将两个或多个数组的内容放在单个数组中。

在 SQL 中,我们基于键来连接表,而在 NumPy 中,我们按轴连接数组。

我们传递了一系列要与轴一起连接到 concatenate() 函数的数组。如果未显式传递轴,则将其视为 0。

实例
连接两个数组:

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])

arr2 = np.array([4, 5, 6])

arr = np.concatenate((arr1, arr2))

print(arr)

实例
沿着行 (axis=1) 连接两个 2-D 数组:

import numpy as np

arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])

arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

arr = np.concatenate((arr1, arr2), axis=1)

print(arr)

使用堆栈函数连接数组
堆栈与级联相同,唯一的不同是堆栈是沿着新轴完成的。

我们可以沿着第二个轴连接两个一维数组,这将导致它们彼此重叠,即,堆叠(stacking)。

我们传递了一系列要与轴一起连接到 concatenate() 方法的数组。如果未显式传递轴,则将其视为 0。

实例

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])

arr2 = np.array([4, 5, 6])

arr = np.stack((arr1, arr2), axis=1)

print(arr)

沿行堆叠
NumPy 提供了一个辅助函数:hstack() 沿行堆叠。

实例

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])

arr2 = np.array([4, 5, 6])

arr = np.hstack((arr1, arr2))

print(arr)

沿列堆叠
NumPy 提供了一个辅助函数:vstack() 沿列堆叠。

实例

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])

arr2 = np.array([4, 5, 6])

arr = np.vstack((arr1, arr2))

print(arr)

沿高度堆叠(深度)
NumPy 提供了一个辅助函数:dstack() 沿高度堆叠,该高度与深度相同。

实例

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])

arr2 = np.array([4, 5, 6])

arr = np.dstack((arr1, arr2))

print(arr)
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