numpy数组拼接实现以下操作，如a(1, 2), b(3,4)凭借后新数组ab (1,3,2,4)

时间: 2024-05-11 16:13:57 浏览: 44

详解Numpy中的数组拼接、合并操作（concatenate, append, stack, hstack, vstack, r_, c_等）

主要介绍了详解Numpy中的数组拼接、合并操作（concatenate, append, stack, hstack, vstack, r_, c_等），具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下 ### Numpy中的数组拼接与合并操作详解 #### 前言在处理科学计算时，经常需要将多个数组按照特定的方式合并成一个新的数组。Numpy库提供了多种用于数组拼接的方法，例如`concatenate`、`append`、`stack`、`hstack`、`vstack`、`r_`、`c_`等。本文将详细介绍这些方法的特点及使用场景，并通过实例加深理解。 #### 维度和轴在深入讨论数组拼接前，我们先明确一下Numpy中的维度与轴的概念。 - **维度**：在Numpy中，多维数组（`ndarray`）的维度指的是数据所在的几何空间的维度。例如，1维数组可视为直线上的点；2维数组可视为平面上的点；3维数组则是在三维空间中的点。 - **轴**：轴是对多维数组所在空间进行定义和描述的一组正交直线。在一维空间中，只需要一个轴（axis0）即可表示；二维空间需要两个轴（axis0和axis1）；三维空间则需要三个轴（axis0、axis1和axis2）。 - **ndim**：返回数组的维度数目。 - **shape**：返回数组的形状，即每个轴上的元素个数。 #### 拼接操作详解 1. **np.concatenate()** `concatenate`函数是最常用的拼接方法之一，它允许用户指定拼接的轴。 - **参数说明**： - `a_tuple`：待拼接的数组，通常以元组形式给出。 - `axis`：指定拼接的轴，默认值为0，即第一轴。 - **示例**： ```python import numpy as np ar1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) ar2 = np.array([[7, 8, 9], [11, 12, 13]]) # 沿着axis0（行方向）拼接 result = np.concatenate((ar1, ar2)) print(result) # 沿着axis1（列方向）拼接 result = np.concatenate((ar1, ar2), axis=1) print(result) ``` 2. **np.append()** `append`函数默认情况下将输入数组拉平后拼接到一起形成一维数组，但可以通过设置`axis`参数来改变行为。 - **参数说明**： - `a_tuple`：待拼接的数组。 - `values`：待添加到原数组的值。 - `axis`：拼接的轴，默认值为None，此时数组会被拉平。 - **示例**： ```python arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) # 默认情况下，结果是一维数组 result = np.append(arr1, arr2) print(result) # 指定axis参数 result = np.append(arr1, arr2, axis=0) print(result) ``` 3. **np.stack()** `stack`函数用于沿着新轴堆叠数组。 - **参数说明**： - `arrays`：待堆叠的数组。 - `axis`：创建新轴的位置。 - **示例**： ```python arrs = [np.random.rand(3, 4) for _ in range(10)] stacked = np.stack(arrs, axis=0) print(stacked.shape) ``` 4. **np.hstack()、np.vstack()、np.dstack()** 这些函数分别用于沿着行、列和第三轴（深度方向）进行拼接。 - **np.hstack()**：水平方向拼接。 - **np.vstack()**：垂直方向拼接。 - **np.dstack()**：沿着深度方向拼接。 - **示例**： ```python ar1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) ar2 = np.array([[7, 8, 9], [11, 12, 13]]) # 水平拼接 result = np.hstack((ar1, ar2)) print(result) # 垂直拼接 result = np.vstack((ar1, ar2)) print(result) # 深度方向拼接 result = np.dstack((ar1, ar2)) print(result) ``` 5. **np.r_ 和 np.c_** 这两个属性提供了一种方便的方式来构建数组，它们分别代表垂直拼接和水平拼接。 - **np.r_**：垂直拼接。 - **np.c_**：水平拼接。 - **示例**： ```python ar1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) ar2 = np.array([[7, 8, 9], [11, 12, 13]]) # 垂直拼接 result = np.r_[ar1, ar2] print(result) # 水平拼接 result = np.c_[ar1, ar2] print(result) ``` #### 总结本文详细介绍了Numpy中几种常用的数组拼接与合并操作。通过不同的函数，我们可以灵活地控制数组拼接的方向、轴以及是否创建新的轴。在实际应用中，根据具体需求选择合适的函数能够提高代码的效率和可读性。希望本文能够帮助大家更好地理解和运用这些功能。

```python import numpy as np a = np.array([[1, 2]]) b = np.array([[3, 4]]) ab = np.concatenate((a, b), axis=1) print(ab) ``` 输出结果： ``` [[1 2 3 4]] ```

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