Numpy 拼接陣列的各種方式

總結

>>> import numpy as np

>>> a = np.array([1, 2, 3])
>>> b = np.array([5, 6, 7])
# 拼接乙個陣列和數值
array([1, 2, 3, 4])
# 拼接兩個陣列
array([1, 2, 3, 5, 6, 7])
# 拼接列表成為陣列
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
# 不同座標軸方向的拼接
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
>>> c = np.array([[1, 3, 5]])
>>> d = np.array([[2, 4, 6]])
array([1, 3, 5, 2, 4, 6])
array([[1, 3, 5],
[2, 4, 6]])
array([[1, 3, 5, 2, 4, 6]])

axis 指定拼接的方向，預設axis = 0（逐行拼接）（縱向的拼接沿著axis= 1方向）。

如果 axis=none，則陣列會被展開為一維。

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

>>> a
array([[1, 2],
[3, 4]])
>>> b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
>>> b
array([[5, 6],
[7, 8]])
>>> np.concatenate((a, b), axis=0)
array([[1, 2],
[3, 4],
[5, 6],
[7, 8]])
>>> np.concatenate((a, b.t), axis=1)
array([[1, 2, 5, 7],
[3, 4, 6, 8]])
>>> np.concatenate((a, b), axis=none)
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

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

>>> b = np.array([2, 3, 4])
>>> np.stack((a, b)) # 預設axis=0，np.stack((a, b), axis=0)
array([[1, 2, 3],
[2, 3, 4]])
>>> np.vstack((a, b))
array([[1, 2, 3],
[2, 3, 4]])
>>> np.hstack((a, b))
array([1, 2, 3, 2, 3, 4])
>>> np.stack((a, b), axis=-1) 
array([[1, 2],
[2, 3],
[3, 4]])
>>> np.stack(([1, 2, 3], [4, 5, 6]), axis=0)
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])

>>> m = np.array([[1, 2], [3, 4]])

>>> m
array([[1, 2],
[3, 4]])
>>> n = np.array([[5, 6], [7, 8]])
>>> n
array([[5, 6],
[7, 8]])
>>> np.r_[m, n] # 與 np.concatenate((m, n))，np.vstack((m, n)) 等價
array([[1, 2],
[3, 4],
[5, 6],
[7, 8]])
>>> np.c_[m, n] # 與 np.concatenate((m, n), axis=1)，np.hstack((m, n)) 等價
array([[1, 2, 5, 6],
[3, 4, 7, 8]])
# 還可以使用字串描述拼接方式
>>> a = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]])
>>> np.r_['-1', a, a] # 最後的乙個軸方向拼接
array([[0, 1, 2, 0, 1, 2],
[3, 4, 5, 3, 4, 5]])
>>> np.r_['0,2', [1,2,3], [4,5,6]] # 第乙個軸方向拼接,與 np.stack(([1, 2, 3], [4, 5, 6]), axis=0) 等價
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
>>> np.r_['0,2,0', [1,2,3], [4,5,6]]
array([[1],
[2],
[3],
[4],
[5],
[6]])
>>> np.r_['1,2,0', [1,2,3], [4,5,6]] # 與 np.stack(([1, 2, 3], [4, 5, 6]), axis=1) 等價
array([[1, 4],
[2, 5],
[3, 6]])

array([[1, 2, 3],

[4, 5, 6]])

array([[1, 4],

[2, 5],
[3, 6]])

>>> m = np.array([[1, 2], [3, 4]])

>>> m
array([[1, 2],
[3, 4]])
>>> n = np.array([[5, 6], [7, 8]])
>>> n
array([[5, 6],
[7, 8]])

array([[1, 2, 5, 6],

[3, 4, 7, 8]])

array([[1, 2],

[3, 4],
[5, 6],
[7, 8]])

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