Numpy陣列結合 合併 連線操作

常用陣列結合/合併/連線函式：

搭配函式：

注意各個函式對輸入的尺寸約束，常常需要先用resize調整陣列結構，再使用合適的函式連線陣列

numpy.concatenate

numpy.concatenate 函式用於沿指定軸連線相同形狀的兩個或多個陣列

例項

import numpy as np

a = np.array([[
1,2]
,[3,
4]])
print
('第乙個陣列：'
)print
(a)print
('\n'
)b = np.array([[
5,6]
,[7,
8]])
print
('第二個陣列：'
)print
(b)print
('\n'
)# 兩個陣列的維度相同
print
('沿軸 0 連線兩個陣列：'
)print
(np.concatenate(
(a,b)))
print
('\n'
)print
('沿軸 1 連線兩個陣列：'
)print
(np.concatenate(
(a,b)
,axis =1)
)

第乙個陣列： [[1 2] [3 4]]

第二個陣列： [[5 6] [7 8]]

沿軸 0 連線兩個陣列： [[1 2] [3 4] [5 6] [7 8]]

沿軸 1 連線兩個陣列： [[1 2 5 6] [3 4 7 8]]

numpy.stack 函式用於沿新軸連線陣列序列

例項

import numpy as np

a = np.array([[
1,2]
,[3,
4]])
print
('第乙個陣列：'
)print
(a)print
('\n'
)b = np.array([[
5,6]
,[7,
8]])
print
('第二個陣列：'
)print
(b)print
('\n'
)print
('沿軸 0 堆疊兩個陣列：'
)print
(np.stack(
(a,b),0
))print
('\n'
)print
('沿軸 1 堆疊兩個陣列：'
)print
(np.stack(
(a,b),1
))

第乙個陣列： [[1 2] [3 4]]

第二個陣列： [[5 6] [7 8]]

沿軸 0 堆疊兩個陣列： [[[1 2] [3 4]]

[[5 6] [7 8]]]

沿軸 1 堆疊兩個陣列： [[[1 2] [5 6]]

[[3 4] [7 8]]]

import numpy as np

a = np.array([[
1,2,
3],[
4,5,
6]])
print
('第乙個陣列：'
)print
(a)print
('\n'
)print
('向陣列新增元素：'
)print[7
,8,9
]))print
('\n'
)print
('沿軸 0 新增元素：'
)print[[
7,8,
9]],axis =0)
)print
('\n'
)print
('沿軸 1 新增元素：'
)print[[
5,5,
5],[
7,8,
9]],axis =1)
)

第乙個陣列： [[1 2 3] [4 5 6]]

向陣列新增元素： [1 2 3 4 5 6 7 8 9]

沿軸 0 新增元素： [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]]

沿軸 1 新增元素： [[1 2 3 5 5 5] [4 5 6 7 8 9]]

Numpy 陣列合併

對於乙個array的合併，我們可以想到按行 按列等多種方式進行合併。import numpy as np a np.array 1 2,3 4,5 6 b np.array 6 5,4 3,2 1 print a print b print np.vstack a,b 沿著豎直方向將矩陣堆疊起來 c...

numpy 合併陣列和切割陣列

可以在不同的軸上堆積陣列 a np.floor 10 np.random.random 2,2 a array 8.8.0.0.b np.floor 10 np.random.random 2,2 b array 1.8.0.4.np.vstack a,b array 8.8.0.0.1.8.0.4...

numpy 陣列操作

在給定的區間 start,stop 內返回均勻間隔的值 語法 numpy.arange start,stop,step,dtype none 引數 返回 示例 np.arange 5 array 0,1,2,3,4 np.arange 1,5 array 1,2,3,4 np.arange 1,5,...