Numpy中提供了concatenate,append, stack类(包括hsatck、vstack、dstack、row_stack、column_stack),r_和c_等类和函数用于数组拼接的操作。
各种函数的特点和区别如下标:
concatenate | 提供了axis参数,用于指定拼接方向 |
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append | 默认先ravel再拼接成一维数组,也可指定axis |
stack | 提供了axis参数,用于生成新的维度 |
hstack | 水平拼接,沿着行的方向,对列进行拼接 |
vstack | 垂直拼接,沿着列的方向,对行进行拼接 |
dstack | 沿着第三个轴(深度方向)进行拼接 |
column_stack | 水平拼接,沿着行的方向,对列进行拼接 |
row_stack | 垂直拼接,沿着列的方向,对行进行拼接 |
r_ | 垂直拼接,沿着列的方向,对行进行拼接 |
c_ | 水平拼接,沿着行的方向,对列进行拼接 |
直接合并
将两个一维数组合并成一个二维数组:
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import torch import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt a = np.arange( 0 , 15 , 0.1 ) b = 1.088 * a + 0.638 + np.random.rand() * 10 print (a.shape,b.shape) points = np.array([a,b]) print (points.shape) ( 150 ,) ( 150 ,) ( 2 , 150 ) |
append拼接
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append(arr, values, axis = None ) |
arr | 待合并的数组的复制(特别主页是复制,所以要多耗费很多内存) |
values | 用来合并到上述数组复制的值。如果指定了下面的参数axis的话,则这些值必须和arr的shape一致(shape[axis]之外都相等),否则的话,则没有要求。 |
axis | 要合并的轴. |
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>>> import numpy as np >>> ar1 = np.array([[ 1 , 2 , 3 ], [ 4 , 5 , 6 ]]) >>> ar2 = np.array([[ 7 , 8 , 9 ], [ 11 , 12 , 13 ]]) >>> np.append(ar1, ar2) # 先ravel扁平化再拼接,所以返回值为一个1维数组 array([ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 , 11 , 12 , 13 ]) >>> np.append(ar1, ar2, axis = 0 ) # 沿第一个轴拼接,这里为行的方向 array([[ 1 , 2 , 3 ], [ 4 , 5 , 6 ], [ 7 , 8 , 9 ], [ 11 , 12 , 13 ]]) >>> np.append(ar1, ar2, axis = 1 ) # 沿第二个轴拼接,这里为列的方向 array([[ 1 , 2 , 3 , 7 , 8 , 9 ], [ 4 , 5 , 6 , 11 , 12 , 13 ]]) |
concatenate拼接
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concatenate(a_tuple, axis = 0 , out = None ) |
a_tuple: | 对需要合并的数组用元组的形式给出 |
axis | 待合并的轴,默认为0 |
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>>> import numpy as np >>> ar1 = np.array([[ 1 , 2 , 3 ], [ 4 , 5 , 6 ]]) >>> ar2 = np.array([[ 7 , 8 , 9 ], [ 11 , 12 , 13 ]]) >>> ar1 array([[ 1 , 2 , 3 ], [ 4 , 5 , 6 ]]) >>> ar2 array([[ 7 , 8 , 9 ], [ 11 , 12 , 13 ]]) >>> np.concatenate((ar1, ar2)) # 这里的第一轴(axis 0)是行方向 array([[ 1 , 2 , 3 ], [ 4 , 5 , 6 ], [ 7 , 8 , 9 ], [ 11 , 12 , 13 ]]) >>> np.concatenate((ar1, ar2),axis = 1 ) # 这里沿第二个轴,即列方向进行拼接 array([[ 1 , 2 , 3 , 7 , 8 , 9 ], [ 4 , 5 , 6 , 11 , 12 , 13 ]]) >>> ar3 = np.array([[ 14 , 15 , 16 ]]) # shape为(1,3)的2维数组 >>> np.concatenate((ar1, ar3)) # 一般进行concatenate操作的array的shape需要一致,当然如果array在拼接axis方向的size不一样,也可以完成 >>> np.concatenate((ar1, ar3)) # ar3虽然在axis0方向的长度不一致,但axis1方向上一致,所以沿axis0可以拼接 array([[ 1 , 2 , 3 ], [ 4 , 5 , 6 ], [ 14 , 15 , 16 ]]) >>> np.concatenate((ar1, ar3), axis = 1 ) # ar3和ar1在axis0方向的长度不一致,所以报错 |
hstack
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>>> np.hstack((ar1,ar2)) # 水平拼接,沿着行的方向,对列进行拼接 array([[ 1 , 2 , 3 , 7 , 8 , 9 ], [ 4 , 5 , 6 , 11 , 12 , 13 ]]) |
vstack
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>>> np.vstack((ar1,ar2)) # 垂直拼接,沿着列的方向,对行进行拼接 array([[ 1 , 2 , 3 ], [ 4 , 5 , 6 ], [ 7 , 8 , 9 ], [ 11 , 12 , 13 ]]) |
vstack
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>>> np.dstack((ar1,ar2)) # 对于2维数组来说,沿着第三轴(深度方向)进行拼接, 效果相当于stack(axis=-1) array([[[ 1 , 7 ], [ 2 , 8 ], [ 3 , 9 ]], [[ 4 , 11 ], [ 5 , 12 ], [ 6 , 13 ]]]) |
column_stack和row_stack
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>>> np.column_stack((ar1,ar2)) # 水平拼接,沿着行的方向,对列进行拼接 array([[ 1 , 2 , 3 , 7 , 8 , 9 ], [ 4 , 5 , 6 , 11 , 12 , 13 ]]) >>> np.row_stack((ar1,ar2)) # 垂直拼接,沿着列的方向,对行进行拼接 array([[ 1 , 2 , 3 ], [ 4 , 5 , 6 ], [ 7 , 8 , 9 ], [ 11 , 12 , 13 ]]) |
np.r_ 和np.c_
常用于快速生成ndarray数据
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>>> np.r_[ar1,ar2] # 垂直拼接,沿着列的方向,对行进行拼接 array([[ 1 , 2 , 3 ], [ 4 , 5 , 6 ], [ 7 , 8 , 9 ], [ 11 , 12 , 13 ]]) >>> np.c_[ar1,ar2] # 水平拼接,沿着行的方向,对列进行拼接 array([[ 1 , 2 , 3 , 7 , 8 , 9 ], [ 4 , 5 , 6 , 11 , 12 , 13 ]]) |
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原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_45755332/article/details/112570897