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  • python数组拼接
    千次阅读
    2021-01-12 03:47:12

    #

    # 输入一个正整数数组,把数组里所有数字拼接起来排成一个数,打印能拼接出的所有数字中最小的一个。

    #

    # 示例 1:

    # 输入: [10,2]

    # 输出: "102"

    #

    # 示例2:

    # 输入: [3,30,34,5,9]

    # 输出: "3033459"

    # #1

    # class Solution:

    # def minNumber(self, nums):

    # nums_str=[str(i) for i in nums]#数组数字转字符串

    # for i in range(len(nums)-1):

    # for j in range(i+1,len(nums)):

    # if nums_str[i]+nums_str[j]>nums_str[j]+nums_str[i]:#字符串拼接比较大小

    # nums_str[i],nums_str[j]=nums_str[j],nums_str[i]#根据拼接比较结果,小数在前大数在后

    # output=''.join(nums_str)#拼接字符串

    # return output

    # # nums=[3,30,34,5,9]

    # nums=[58,7,3,30,34]

    # s=Solution()

    # output=s.minNumber(nums)

    # print(output)

    #

    #

    # #2

    # class cmpSmaller(str):

    # def __lt__(self, y):#富比较方法

    #

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    numpy数组拼接方法介绍 转载来源:https://blog.csdn.net/zyl1042635242/article/details/43162031 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...

    numpy数组拼接方法介绍

    转载来源:https://blog.csdn.net/zyl1042635242/article/details/43162031

    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

    -------------------------------------------------------------------------

    愿共同学习,共同进步,若有错误,欢迎指正!

    展开全文
  • python数组拼接

    2017-10-29 10:50:08
    接下来介绍我所知道的四种numpy数组拼接方式: 方法1是比较传统的用法,在另一个针对数据操作的pandas库中对应的为concat,即连接 方法2则是另一种快捷方式,其中h应该是horizontal意思,v应该是vertical ...

    接下来介绍我所知道的四种numpy数组的拼接方式:

    这里写图片描述

    方法1是比较传统的用法,在另一个针对数据操作的pandas库中对应的为concat ,即连接

    这里写图片描述

    方法2则是另一种快捷方式,其中h应该是horizontal 意思,v 应该是vertical

    这里写图片描述

    方法3则又可以分两类,其中第一类是第二类的缩写,也是我比较喜欢的用法,因为最简便。

    这里写图片描述

    这里写图片描述

    方法4是与内置list比较同,使用要注意轴的设定

    这里写图片描述

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  • 转自:https://www.douban.com/note/518335786/?type=like============改变数组的维度==================已知reshape函数可以有一维数组形成多维数组ravel函数可以展平数组b.ravel()flatten()函数也可以实现同样的...

    转自:https://www.douban.com/note/518335786/?type=like

    ============改变数组的维度==================

    已知reshape函数可以有一维数组形成多维数组

    ravel函数可以展平数组

    b.ravel()

    flatten()函数也可以实现同样的功能

    区别:ravel只提供视图view,而flatten分配内存存储

    重塑:

    用元祖设置维度

    >>> b.shape=(4,2,3)

    >>> b

    array([[ 0, 1, 2],

    [ 3, 4, 5],

    [ 6, 7, 8],

    [ 9, 10, 11],

    [12, 13, 14],

    [15, 16, 17],

    [18, 19, 20],

    [21, 22, 23]])

    转置:

    >>> b

    array([0, 1],

    [2, 3])

    >>> b.transpose()

    array([0, 2],

    [1, 3])

    =============数组的组合==============

    >>> a

    array([0, 1, 2],

    [3, 4, 5],

    [6, 7, 8])

    >>> b = a*2

    >>> b

    array([ 0, 2, 4],

    [ 6, 8, 10],

    [12, 14, 16])

    1.水平组合

    >>> np.hstack((a,b))

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

    [ 3, 4, 5, 6, 8, 10],

    [ 6, 7, 8, 12, 14, 16])

    >>> np.concatenate((a,b),axis=1)

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

    [ 3, 4, 5, 6, 8, 10],

    [ 6, 7, 8, 12, 14, 16])

    2.垂直组合

    >>> np.vstack((a,b))

    array([ 0, 1, 2],

    [ 3, 4, 5],

    [ 6, 7, 8],

    [ 0, 2, 4],

    [ 6, 8, 10],

    [12, 14, 16])

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

    array([ 0, 1, 2],

    [ 3, 4, 5],

    [ 6, 7, 8],

    [ 0, 2, 4],

    [ 6, 8, 10],

    [12, 14, 16])

    3.深度组合:沿着纵轴方向组合

    >>> np.dstack((a,b))

    array([[ 0, 0],

    [ 1, 2],

    [ 2, 4],

    [ 3, 6],

    [ 4, 8],

    [ 5, 10],

    [ 6, 12],

    [ 7, 14],

    [ 8, 16]])

    4.列组合column_stack()

    一维数组:按列方向组合

    二维数组:同hstack一样

    5.行组合row_stack()

    以为数组:按行方向组合

    二维数组:和vstack一样

    6.==用来比较两个数组

    >>> a==b

    array([ True, False, False],

    [False, False, False],

    [False, False, False], dtype=bool)

    #True那个因为都是0啊

    ==================数组的分割===============

    >>> a

    array([0, 1, 2],

    [3, 4, 5],

    [6, 7, 8])

    >>> b = a*2

    >>> b

    array([ 0, 2, 4],

    [ 6, 8, 10],

    [12, 14, 16])

    1.水平分割(难道不是垂直分割???)

    >>> np.hsplit(a,3)

    [array([0],

    [3],

    [6]),

    array([1],

    [4],

    [7]),

    array([2],

    [5],

    [8])]

    split(a,3,axis=1)同理达到目的

    2.垂直分割

    >>> np.vsplit(a,3)

    [array([0, 1, 2]), array([3, 4, 5]), array([6, 7, 8])]

    split(a,3,axis=0)同理达到目的

    3.深度分割

    某三维数组:::

    >>> d = np.arange(27).reshape(3,3,3)

    >>> d

    array([[ 0, 1, 2],

    [ 3, 4, 5],

    [ 6, 7, 8],

    [ 9, 10, 11],

    [12, 13, 14],

    [15, 16, 17],

    [18, 19, 20],

    [21, 22, 23],

    [24, 25, 26]])

    深度分割后(即按照深度的方向分割)

    注意:dsplite只对3维以上数组起作用

    raise ValueError(‘dsplit only works on arrays of 3 or more dimensions’)

    ValueError: dsplit only works on arrays of 3 or more dimensions

    >>> np.dsplit(d,3)

    [array([[ 0],

    [ 3],

    [ 6],

    [ 9],

    [12],

    [15],

    [18],

    [21],

    [24]]), array([[ 1],

    [ 4],

    [ 7],

    [10],

    [13],

    [16],

    [19],

    [22],

    [25]]), array([[ 2],

    [ 5],

    [ 8],

    [11],

    [14],

    [17],

    [20],

    [23],

    [26]])]

    ===================数组的属性=================

    >>> a.shape #数组维度

    (3, 3)

    >>> a.dtype #元素类型

    dtype(‘int32’)

    >>> a.size #数组元素个数

    9

    >>> a.itemsize #元素占用字节数

    4

    >>> a.nbytes #整个数组占用存储空间=itemsize*size

    36

    >>> a.T #转置=transpose

    array([0, 3, 6],

    [1, 4, 7],

    [2, 5, 8])

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python数组拼接