python把规格相同的数组合成一个多维数组
时间: 2023-05-21 18:06:44 浏览: 45
可以使用numpy中的reshape函数,将规格相同的数组合成一个多维数组。例如:
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
arr3 = np.array([7, 8, 9])
new_arr = np.array([arr1, arr2, arr3])
print(new_arr)
输出结果为:
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
相关问题
将多个一维数组合并成一个多维数组的python代码
可以使用numpy中的reshape函数来实现将多个一维数组合并成一个多维数组。以下是示例代码:
```python
import numpy as np
# 假设有三个一维数组
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.array([7, 8, 9])
# 将这三个一维数组合并成一个二维数组
d = np.concatenate((a, b, c)).reshape((3, 3))
print(d)
```
输出结果为:
```
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
```
其中,`np.concatenate()`函数用于将三个一维数组合并成一个一维数组,然后通过`reshape()`函数将一维数组变为二维数组。需要注意的是,合并的一维数组长度必须相等,否则无法通过reshape函数进行转换。
将多个不同维度的数组合成一个dataframe
你可以使用 `pandas` 库中的 `concat()` 方法将多个不同维度的数组合并成一个 DataFrame。该方法将在指定的轴上连接多个数组,因此你需要指定连接的轴。例如:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
# 创建多维数组
x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([[4, 5], [6, 7]])
z = np.array([8, 9, 10])
# 将它们合并成一个 DataFrame
df = pd.concat([pd.DataFrame(x), pd.DataFrame(y), pd.DataFrame(z)], axis=1)
# 查看结果
print(df)
```
这将创建一个 DataFrame,其中包含所有元素。请注意,你需要确保连接的轴具有相同的大小,否则将会出现 `ValueError`。在这个例子中,我们将 `x` 和 `z` 转换为一维数组,然后将它们与 `y` 连接在一起,创建了一个 DataFrame。