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  • numpy数组拼接
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    2020-11-30 21:41:37

     方法一:

    Numpy中使用级联函数concatenate()来连接两个数组,可选参数为连接轴(连接维度) axis,axis默认为0,即默认在第0维上进行元素的连接。

    • 级联函数使两数组指定维axis上的对应位置的元素相连接,若指定axis大小而时同维度上元素个数对应不相同时将会报错!
    • 指定不同axis所得到的新数组形状不同

    注:Numpy中维度从第0维开始

     方法二:

    使用堆栈函数stack()来连接数组,可选参数仍为连接轴axis,axis默认大小为0。

    • 使用堆栈函数stack()连接数组与级联函数concatenate() 的区别在于stack()函数使两数组的元素按连接轴交替连接
    • 指定不同的axis得到的数组形状相同

    例子:

    # -*- coding: utf-8 -*-
    import numpy as np
    
    arr1 = np.array([[[1, 2], [3, 4]],[[5, 6], [7, 8]]])
    
    arr2 = np.array([[[9, 10], [11, 12]],[[13, 14], [15, 16]]])
    
    """级联拼接"""
    arr = np.concatenate((arr1, arr2))               #默认在第0维上进行数组的连接
    
    arr_1 = np.concatenate((arr1, arr2), axis=1)   #axis指定拼接的维度,axis=1表示在第1维上对数组进行拼接
    
    arr_2 = np.concatenate((arr1, arr2), axis=2)   #axis指定拼接的维度,axis=2表示在第2维上对数组进行拼接
    
    """堆栈拼接"""
    arr_3 = np.stack((arr1, arr2))                    #默认在第0维上进行数组的连接
    arr_4 = np.stack((arr1, arr2),axis=1)             #在第1维上进行数组的连接
    arr_5 = np.stack((arr1, arr2),axis=2)             #在第2维上进行数组的连接
    arr_6 = np.stack((arr1, arr2),axis=3)             #在第3维上进行数组的连接
    
    """其他方法"""
    arr_7 = np.hstack((arr1, arr2))                   #按行堆叠,相当于级联axis=1的方法
    
    arr_8 = np.vstack((arr1, arr2))                   #按列堆叠,相当于级联axis=0的方法
    
    arr_9 = np.dstack((arr1, arr2))                   #按深度堆叠,相当于级联axis=2的方法
    
    print("原始数组:")
    print(arr1)
    print("数组类型:",arr1.shape)
    print()
    print(arr2)
    print("数组类型:",arr2.shape)
    print("--------------------------------")
    print()
    
    print("使用concatenate函数连接")
    print()
    print("默认在第0维上进行数组的连接")
    print(arr)
    print("数组类型:",arr.shape)
    print("--------------------------------")
    print()
    
    
    print("--------------------------------")
    print()
    print("在第1维上进行数组的连接")
    print(arr_1)
    print("数组类型:",arr_1.shape)
    print("--------------------------------")
    print()
    
    
    print("在第2维上进行数组的连接")
    print(arr_2)
    print("数组类型:",arr_2.shape)
    print("--------------------------------")
    print()
    
    print("使用stack函数连接")
    print()
    
    print("默认在第0维上进行数组的连接")
    print(arr_3)
    print("数组类型:",arr_3.shape)
    print("--------------------------------")
    print()
    
    
    
    print("在第1维上进行数组的连接")
    print(arr_4)
    print("数组类型:",arr_4.shape)
    print("--------------------------------")
    print()
    
    
    print("在第2维上进行数组的连接")
    print(arr_5)
    print("数组类型:",arr_5.shape)
    print("--------------------------------")
    print()
    
    
    print("在第3维上进行数组的连接")
    print(arr_6)
    print("数组类型:",arr_6.shape)
    print("--------------------------------")
    print()
    
    
    print("按行堆叠")
    print(arr_7)
    print("数组类型:",arr_7.shape)
    print("--------------------------------")
    print()
    
    print("按列堆叠")
    print(arr_8)
    print("数组类型:",arr_8.shape)
    print("--------------------------------")
    print()
    
    print("按高(深)堆叠")
    print(arr_9)
    print("数组类型:",arr_9.shape)
    print("--------------------------------")
    print()

    运行结果:

    
    原始数组:
    [[[1 2]
      [3 4]]
    
     [[5 6]
      [7 8]]]
    数组类型: (2, 2, 2)
    
    [[[ 9 10]
      [11 12]]
    
     [[13 14]
      [15 16]]]
    数组类型: (2, 2, 2)
    --------------------------------
    
    使用concatenate函数连接
    
    默认在第0维上进行数组的连接
    [[[ 1  2]
      [ 3  4]]
    
     [[ 5  6]
      [ 7  8]]
    
     [[ 9 10]
      [11 12]]
    
     [[13 14]
      [15 16]]]
    数组类型: (4, 2, 2)
    --------------------------------
    
    --------------------------------
    
    在第1维上进行数组的连接
    [[[ 1  2]
      [ 3  4]
      [ 9 10]
      [11 12]]
    
     [[ 5  6]
      [ 7  8]
      [13 14]
      [15 16]]]
    数组类型: (2, 4, 2)
    --------------------------------
    
    在第2维上进行数组的连接
    [[[ 1  2  9 10]
      [ 3  4 11 12]]
    
     [[ 5  6 13 14]
      [ 7  8 15 16]]]
    数组类型: (2, 2, 4)
    --------------------------------
    
    使用stack函数连接
    
    默认在第0维上进行数组的连接
    [[[[ 1  2]
       [ 3  4]]
    
      [[ 5  6]
       [ 7  8]]]
    
    
     [[[ 9 10]
       [11 12]]
    
      [[13 14]
       [15 16]]]]
    数组类型: (2, 2, 2, 2)
    --------------------------------
    
    在第1维上进行数组的连接
    [[[[ 1  2]
       [ 3  4]]
    
      [[ 9 10]
       [11 12]]]
    
    
     [[[ 5  6]
       [ 7  8]]
    
      [[13 14]
       [15 16]]]]
    数组类型: (2, 2, 2, 2)
    --------------------------------
    
    在第2维上进行数组的连接
    [[[[ 1  2]
       [ 9 10]]
    
      [[ 3  4]
       [11 12]]]
    
    
     [[[ 5  6]
       [13 14]]
    
      [[ 7  8]
       [15 16]]]]
    数组类型: (2, 2, 2, 2)
    --------------------------------
    
    在第3维上进行数组的连接
    [[[[ 1  9]
       [ 2 10]]
    
      [[ 3 11]
       [ 4 12]]]
    
    
     [[[ 5 13]
       [ 6 14]]
    
      [[ 7 15]
       [ 8 16]]]]
    数组类型: (2, 2, 2, 2)
    --------------------------------
    
    按行堆叠
    [[[ 1  2]
      [ 3  4]
      [ 9 10]
      [11 12]]
    
     [[ 5  6]
      [ 7  8]
      [13 14]
      [15 16]]]
    数组类型: (2, 4, 2)
    --------------------------------
    
    按列堆叠
    [[[ 1  2]
      [ 3  4]]
    
     [[ 5  6]
      [ 7  8]]
    
     [[ 9 10]
      [11 12]]
    
     [[13 14]
      [15 16]]]
    数组类型: (4, 2, 2)
    --------------------------------
    
    按高(深)堆叠
    [[[ 1  2  9 10]
      [ 3  4 11 12]]
    
     [[ 5  6 13 14]
      [ 7  8 15 16]]]
    数组类型: (2, 2, 4)
    --------------------------------
    
    
    Process finished with exit code 0
    

     

     
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  • NumPy数组是一个多维数组对象,称为ndarray。其由两部分组成: ·实际的数据 ·描述这些数据的元数据 大部分操作仅针对于元数据,而不改变底层实际的数据。 关于NumPy数组有几点必需了解的: ·NumPy数组的下标从0...
  • 这篇文章主要介绍了numpy数组拼接简单示例,涉及对numpy数组的介绍,numpy数组的属性等内容,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下。NumPy数组是一个多维数组对象,称为ndarray。其由两部分组成:·实际的数据·...

    这篇文章主要介绍了numpy数组拼接简单示例,涉及对numpy数组的介绍,numpy数组的属性等内容,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下。

    NumPy数组是一个多维数组对象,称为ndarray。其由两部分组成:

    ·实际的数据

    ·描述这些数据的元数据

    大部分操作仅针对于元数据,而不改变底层实际的数据。

    关于NumPy数组有几点必需了解的:

    ·NumPy数组的下标从0开始。

    ·同一个NumPy数组中所有元素的类型必须是相同的。

    NumPy数组属性

    在详细介绍NumPy数组之前。先详细介绍下NumPy数组的基本属性。NumPy数组的维数称为秩(rank),一维数组的秩为1,二维数组的秩为2,以此类推。在NumPy中,每一个线性的数组称为是一个轴(axes),秩其实是描述轴的数量。比如说,二维数组相当于是两个一维数组,其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是NumPy中的轴(axes),第一个轴相当于是底层数组,第二个轴是底层数组里的数组。而轴的数量——秩,就是数组的维数。

    NumPy的数组中比较重要ndarray对象属性有:

    1.ndarray.ndim:数组的维数(即数组轴的个数),等于秩。最常见的为二维数组(矩阵)。

    2.ndarray.shape:数组的维度。为一个表示数组在每个维度上大小的整数元组。例如二维数组中,表示数组的“行数”和“列数”。ndarray.shape返回一个元组,这个元组的长度就是维度的数目,即ndim属性。

    3.ndarray.size:数组元素的总个数,等于shape属性中元组元素的乘积。

    4.ndarray.dtype:表示数组中元素类型的对象,可使用标准的Python类型创建或指定dtype。另外也可使用前一篇文章中介绍的NumPy提供的数据类型。

    5.ndarray.itemsize:数组中每个元素的字节大小。例如,一个元素类型为float64的数组itemsiz属性值为8(float64占用64个bits,每个字节长度为8,所以64/8,占用8个字节),又如,一个元素类型为complex32的数组item属性为4(32/8)。

    6.ndarray.data:包含实际数组元素的缓冲区,由于一般通过数组的索引获取元素,所以通常不需要使用这个属性。

    数组拼接方法一

    思路:首先将数组转成列表,然后利用列表的拼接函数append()、extend()等进行拼接处理,最后将列表转成数组。

    示例1:

    >>> import numpy as np

    >>> a=np.array([1,2,5])

    >>> b=np.array([10,12,15])

    >>> a_list=list(a)

    >>> b_list=list(b)

    >>> a_list.extend(b_list)

    >>> a_list

    [1, 2, 5, 10, 12, 15]

    >>> a=np.array(a_list)

    >>> a

    array([ 1, 2, 5, 10, 12, 15])

    该方法只适用于简单的一维数组拼接,由于转换过程很耗时间,对于大量数据的拼接一般不建议使用。

    数组拼接方法二

    思路:numpy提供了numpy.append(arr,values,axis=None)函数。对于参数规定,要么一个数组和一个数值;要么两个数组,不能三个及以上数组直接append拼接。append函数返回的始终是一个一维数组。

    示例2:

    >>> a=np.arange(5)

    >>> a

    array([0, 1, 2, 3, 4])

    >>> np.append(a,10)

    array([ 0, 1, 2, 3, 4, 10])

    >>> a

    array([0, 1, 2, 3, 4])

    >>> b=np.array([11,22,33])

    >>> b

    array([11, 22, 33])

    >>> np.append(a,b)

    array([ 0, 1, 2, 3, 4, 11, 22, 33])

    >>> a

    array([[1, 2, 3],

    [4, 5, 6]])

    >>> b=np.array([[7,8,9],[10,11,12]])

    >>> b

    array([[ 7, 8, 9],

    [10, 11, 12]])

    >>> np.append(a,b)

    array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])

    numpy的数组没有动态改变大小的功能,numpy.append()函数每次都会重新分配整个数组,并把原来的数组复制到新数组中。

    数组拼接方法三

    思路:numpy提供了numpy.concatenate((a1,a2,...),axis=0)函数。能够一次完成多个数组的拼接。其中a1,a2,...是数组类型的参数

    示例3:

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

    >>> b=np.array([11,22,33])

    >>> c=np.array([44,55,66])

    >>> np.concatenate((a,b,c),axis=0) # 默认情况下,axis=0可以不写

    array([ 1, 2, 3, 11, 22, 33, 44, 55, 66]) #对于一维数组拼接,axis的值不影响最后的结果

    >>> a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

    >>> b=np.array([[11,21,31],[7,8,9]])

    >>> np.concatenate((a,b),axis=0)

    array([[ 1, 2, 3],

    [ 4, 5, 6],

    [11, 21, 31],

    [ 7, 8, 9]])

    >>> np.concatenate((a,b),axis=1) #axis=1表示对应行的数组进行拼接

    array([[ 1, 2, 3, 11, 21, 31],

    [ 4, 5, 6, 7, 8, 9]])

    对numpy.append()和numpy.concatenate()两个函数的运行时间进行比较

    示例4:

    >>> from time import clock as now

    >>> a=np.arange(9999)

    >>> b=np.arange(9999)

    >>> time1=now()

    >>> c=np.append(a,b)

    >>> time2=now()

    >>> print time2-time1

    28.2316728446

    >>> a=np.arange(9999)

    >>> b=np.arange(9999)

    >>> time1=now()

    >>> c=np.concatenate((a,b),axis=0)

    >>> time2=now()

    >>> print time2-time1

    20.3934997107

    可知,concatenate()效率更高,适合大规模的数据拼接

    总结

    以上就是本文关于numpy数组拼接简单示例的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站:

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    展开全文
  • numpy数组拼接

    2021-10-11 12:37:40
    1.数组拼接 1.行的拼接 vstack方法 import numpy as np a1 = np.random.randint(1,100,size = (3,4)) a2 = np.random.randint(1,100,size = (1,4)) a1 array([[26, 8, 77, 22], [40, 84, 89, 88], [46, 14, 66...

    1.数组的拼接

    1.行的拼接

    vstack方法

    import numpy as np
    a1 = np.random.randint(1,100,size = (3,4))
    a2 = np.random.randint(1,100,size = (1,4))
    a1
    array([[26,  8, 77, 22],
           [40, 84, 89, 88],
           [46, 14, 66, 40]])
    a2
    array([[ 4, 88, 85, 55]])
    
    • 将俩个行不相同列相同的数组进行拼接
    • 把 a2往 a1上加 np.vstack([a1,a2])

    从下往上加
    在这里插入图片描述

    a3 = np.vstack([a1,a2])
    a3
    array([[26,  8, 77, 22],
           [40, 84, 89, 88],
           [46, 14, 66, 40],
           [ 4, 88, 85, 55]])
    

    2. 列的拼接

    hstack方法

    import numpy as np
    a1 = np.random.randint(1,100,size = (3,4))
    a2 = np.random.randint(1,100,size = (3,7))
    a1
    array([[47, 59, 68, 22],
           [76, 42,  8, 97],
           [69, 26, 33, 91]])
    a2
    array([[74, 35,  6, 79, 71, 62, 90, 70],
           [48, 82,  9, 76, 48, 42, 98, 85],
           [ 8,  2, 27, 12, 21, 36, 65, 78]])
    
    • 将俩个行相同列不相同的数组进行拼接
    • 就是 a2从右边往 a1的左边加

    从右往左加
    在这里插入图片描述

    a3 = np.hstack([a1,a2])
    a3
    array([[47, 59, 68, 22, 74, 35,  6, 79, 71, 62, 90, 70],
           [76, 42,  8, 97, 48, 82,  9, 76, 48, 42, 98, 85],
           [69, 26, 33, 91,  8,  2, 27, 12, 21, 36, 65, 78]])
    

    3.行列都可以拼接的方法(axis=1拼接列,axis=0拼接行)

    concatenate方法

    在这里插入图片描述

    a1
    array([[68, 96, 15, 77],
           [89, 61, 45, 83],
           [89, 11, 74,  9]])
    a2
    array([[ 5, 43, 96, 65, 25, 51, 76, 24],
           [54, 36, 52, 22, 70, 83, 77, 69],
           [55, 53, 48, 78, 48, 75, 64, 80]])
    
    
    np.concatenate((a1,a2),axis = 1)
    array([[68, 96, 15, 77,  5, 43, 96, 65, 25, 51, 76, 24],
           [89, 61, 45, 83, 54, 36, 52, 22, 70, 83, 77, 69],
           [89, 11, 74,  9, 55, 53, 48, 78, 48, 75, 64, 80]])
    
    

    4.转置(行列互换)

    a1.T

    a1
    array([[68, 96, 15, 77],
           [89, 61, 45, 83],
           [89, 11, 74,  9]])
    
    a1.T
    array([[68, 89, 89],
           [96, 61, 11],
           [15, 45, 74],
           [77, 83,  9]])
    

    2.数组的分割

    a = np.arange(16).reshape((4,4))
    a
    array([[ 0,  1,  2,  3],
           [ 4,  5,  6,  7],
           [ 8,  9, 10, 11],
           [12, 13, 14, 15]])
    

    1.上下分割成俩部分(也可以分割成四部分,一部分)

    vsplit

    array_spli

    np.array_split(a,2,axis=0) axis = 0以x轴进行分割
    
    np.vsplit(a,2)
    
    [array([[0, 1, 2, 3],
            [4, 5, 6, 7]]),
     array([[ 8,  9, 10, 11],
            [12, 13, 14, 15]])]
    

    2.左右分割成俩部分

    hsplit

    array_split

    np.array_split(a,2,axis=1)  以y轴分割axis=1
    
    np.hsplit(a,2)
    
    [array([[ 0,  1],
            [ 4,  5],
            [ 8,  9],
            [12, 13]]),
     array([[ 2,  3],
            [ 6,  7],
            [10, 11],
            [14, 15]])]
    
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  • 数组拼接方法一 思路:首先将数组转成列表,然后利用列表的拼接函数append()、extend()等进行拼接处理,最后将列表转成数组。 示例1: import numpy as np a=np.array([1,2,5]) b=np.array([10,12,15]) a_list=...

    方法一:数组拼接

    思路:首先将数组转成列表,然后利用列表的拼接函数append()、extend()等进行拼接处理,最后将列表转成数组。

    示例1:

    >>> import numpy as np
    >>> a=np.array([1,2,5])
    >>> b=np.array([10,12,15])
    >>> a_list=list(a)
    >>> b_list=list(b)
    >>> a_list.extend(b_list)
    >>> a_list
    [1, 2, 5, 10, 12, 15]
    >>> a=np.array(a_list)
    >>> a
    array([ 1,  2,  5, 10, 12, 15])
    

    该方法只适用于简单的一维数组拼接,由于转换过程很耗时间,对于大量数据的拼接一般不建议使用。

    方法二:数组拼接

    思路:numpy提供了numpy.append(arr, values, axis=None)函数。对于参数规定,要么一个数组和一个数值;要么两个数组,不能三个及以上数组直接append拼接。

    示例2:

    >>> a=np.arange(5)
    >>> a
    array([0, 1, 2, 3, 4])
    >>> np.append(a,10)
    array([ 0,  1,  2,  3,  4, 10])
    >>> a
    array([0, 1, 2, 3, 4])
    
    >>> b=np.array([11,22,33])
    >>> b
    array([11, 22, 33])
    >>> np.append(a,b)
    array([ 0,  1,  2,  3,  4, 11, 22, 33])
    
    >>> a
    array([[1, 2, 3],
           [4, 5, 6]])
    >>> b=np.array([[7,8,9],[10,11,12]])
    >>> b
    array([[ 7,  8,  9],
           [10, 11, 12]])
    >>> np.append(a,b)
    array([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12])
    

    numpy的数组没有动态改变大小的功能,numpy.append()函数每次都会重新分配整个数组,并把原来的数组复制到新数组中。

    方法三:数组拼接

    思路:numpy提供了numpy.concatenate((a1,a2,…), axis=0)函数。能够一次完成多个数组的拼接。其中a1,a2,…是数组类型的参数

    示例3:

    >>> a=np.array([1,2,3])
    >>> b=np.array([11,22,33])
    >>> c=np.array([44,55,66])
    >>> np.concatenate((a,b,c),axis=0)  # 默认情况下,axis=0可以不写
    array([ 1,  2,  3, 11, 22, 33, 44, 55, 66]) #对于一维数组拼接,axis的值不影响最后的结果
    
    >>> a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
    >>> b=np.array([[11,21,31],[7,8,9]])
    >>> np.concatenate((a,b),axis=0)
    array([[ 1,  2,  3],
           [ 4,  5,  6],
           [11, 21, 31],
           [ 7,  8,  9]])
    
    >>> np.concatenate((a,b),axis=1)  #axis=1表示对应行的数组进行拼接
    array([[ 1,  2,  3, 11, 21, 31],
           [ 4,  5,  6,  7,  8,  9]])
    

    对numpy.append()和numpy.concatenate()两个函数的运行时间进行比较

    示例4:

    >>> from time import clock as now
    >>> a=np.arange(9999)
    >>> b=np.arange(9999)
    >>> time1=now()
    >>> c=np.append(a,b)
    >>> time2=now()
    >>> print time2-time1
    28.2316728446
    >>> a=np.arange(9999)
    >>> b=np.arange(9999)
    >>> time1=now()
    >>> c=np.concatenate((a,b),axis=0)
    >>> time2=now()
    >>> print time2-time1
    20.3934997107
    

    可知,concatenate()效率更高,适合大规模的数据拼接

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空空如也

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