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2024-12-23 11:21 | 星期一

python中numpy库如何进行数组拼接

在Python中,使用NumPy库进行数组拼接非常简单。主要的方法有两种:numpy.concatenate()numpy.stack()。这里分别介绍它们的用法。

  1. numpy.concatenate()

numpy.concatenate()用于沿着一个轴将多个数组连接在一起。它需要以下参数:

  • arrays:要连接的数组列表。这些数组必须在指定的轴上具有相同的大小。
  • axis:沿着哪个轴进行拼接。默认值为0,表示沿着行轴(垂直方向)拼接;若为1,则表示沿着列轴(水平方向)拼接。

示例:

import numpy as np

# 创建两个数组
array1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
array2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 沿行轴拼接
result_axis0 = np.concatenate((array1, array2), axis=0)
print("沿行轴拼接结果:\n", result_axis0)

# 沿列轴拼接
result_axis1 = np.concatenate((array1, array2), axis=1)
print("沿列轴拼接结果:\n", result_axis1)

输出:

沿行轴拼接结果:
 [[1 2]
 [3 4]
 [5 6]
 [7 8]]
沿列轴拼接结果:
 [[1 2 5 6]
 [3 4 7 8]]
  1. numpy.stack()

numpy.stack()用于将多个数组沿着新的轴堆叠在一起。它需要以下参数:

  • arrays:要堆叠的数组列表。这些数组必须具有相同的大小。
  • axis:沿着哪个轴进行堆叠。默认值为-1,表示自动选择合适的新轴进行堆叠。

示例:

import numpy as np

# 创建两个数组
array1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
array2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 沿新轴堆叠
result_axis0 = np.stack((array1, array2), axis=0)
print("沿新轴堆叠结果(行方向):\n", result_axis0)

result_axis1 = np.stack((array1, array2), axis=1)
print("沿新轴堆叠结果(列方向):\n", result_axis1)

输出:

沿新轴堆叠结果(行方向):
 [[1 2]
 [3 4]
 [5 6]
 [7 8]]
沿新轴堆叠结果(列方向):
 [[1 5]
 [2 6]
 [3 7]
 [4 8]]

注意:numpy.concatatenate()numpy.stack()的主要区别在于,numpy.concatenate()会保持原始数组的形状,而numpy.stack()会创建一个新的数组,其形状为原始数组的形状加上新的维度。

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