NumPy 数组连接
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)