python数组纵向拼接

可以使用numpy库中的concatenate函数实现数组纵向拼接，例如：

import numpy as np

a = np.array([[1,2],[3,4]])
b = np.array([[5,6]])

c = np.concatenate((a,b), axis=0)

print(c)

输出结果为：

[[1 2]
[3 4]
[5 6]]

相关问题

ndarray 数组纵向拼接

### 回答1：
使用 numpy 库的 concatenate() 函数可以实现 ndarray 数组的纵向拼接。示例代码如下：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
c = np.concatenate((a, b), axis=0)

这样就将 a 和 b 数组纵向拼接在一起，得到数组 c。

### 回答2：
数组的纵向拼接是指将多个一维的数组按照纵向的方式进行拼接，生成一个更大的二维数组。

在Python的NumPy库中，可以使用函数`np.vstack()`来进行数组的纵向拼接。这个函数接受一个可迭代的对象，包括一维数组、二维数组或其他符合规则的对象，在纵向方向将它们拼接成一个更大的二维数组。

具体的操作是，将待拼接的数组放入一个列表中作为参数传入`np.vstack()`函数，函数会将它们按照垂直方向依次拼接起来。这样做的好处是，不同维度的数组之间可以通过这种方式进行拼接和合并。

例如，有两个一维数组arr1和arr2，分别为[1, 2, 3]和[4, 5, 6]，我们可以使用`np.vstack()`函数将它们纵向拼接成一个二维数组:

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])

result = np.vstack((arr1, arr2))
print(result)

输出结果为:

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

可以看到，arr1和arr2按照纵向的方式拼接在一起，生成了一个两行三列的二维数组。

总结来说，纵向拼接是指将多个一维数组在纵向方向上按顺序拼接起来形成一个更大的二维数组，这样做可以方便进行不同维度数组之间的合并和操作。

### 回答3：
ndarray是NumPy库中的一个多维数组对象。在NumPy中，可以使用concatenate函数来进行数组的纵向拼接。

纵向拼接是指将两个或多个数组在纵向的方向上合并为一个数组。也就是将它们的行数增加，并保持列数不变。

例如，我们有两个数组arr1和arr2，它们的形状分别为(2,3)和(2,3)：

arr1 = [[1, 2, 3],
[4, 5, 6]]

arr2 = [[7, 8, 9],
[10, 11, 12]]

使用concatenate函数可以将这两个数组纵向拼接，并得到一个新的数组arr3：

arr3 = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0)

arr3的形状为(4,3)，即有4行和3列：

arr3 = [[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9],
[10, 11, 12]]

在concatenate函数中，我们需要传入一个元组作为参数，其中包含要拼接的数组。另外，需要指定axis参数为0，表示在纵向的方向上进行拼接。

需要注意的是，要进行纵向拼接的数组的列数必须相同，否则会抛出异常。

总结起来，ndarray数组的纵向拼接可以使用NumPy库中的concatenate函数实现，传入要拼接的数组和指定axis参数为0，即可得到一个新的数组。

python 数组表达式

### Python 数组表达式的用法

在 Python 中，数组通常通过 `numpy` 库来处理。NumPy 提供了一个强大的多维数组对象以及用于操作这些数组的工具。下面是一些关于如何创建和操作 NumPy 数组的例子。

#### 创建数组

可以使用 `numpy.array()` 函数从列表或其他序列类型的对象创建一个 ndarray 对象：

import numpy as np

# 使用列表创建一维数组
a = np.array([1, 2, 3])
print(a)

# 使用嵌套列表结构创建二维数组
b = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(b)

#### 数组运算

NumPy 支持向量化操作，这意味着可以在整个数组上执行算术运算而无需显式循环：

c = np.array([10, 20, 30])
d = c * 2 + 5  # 向量乘法加常数
print(d)       # 结果为 [25 45 65]

e = np.array([1, 2, 3])
f = e ** 2     # 平方每一个元素
print(f)       # 结果为 [1 4 9]

#### 切片与索引

类似于标准 Python 列表，可以通过切片访问部分数据；但是 NumPy 还允许更复杂的索引方式，比如布尔掩码或花式索引：

g = np.arange(10)**2    # 创建包含平方值的一维数组
h = g[2:7]              # 获取第3到第8个元素（不包括）
i = g[g % 2 == 0]        # 只获取偶数值的位置
j = g[[0, 2, 4]]         # 特定位置的选择
print(h, i, j)

#### 多维数组的操作

对于更高维度的数据集，也可以轻松地进行各种变换和聚合计算：

k = np.random.rand(3, 4)      # 随机生成三维浮点型矩阵
l = k.sum(axis=0)             # 计算每一列之和
m = (k.T @ k).trace()          # 转置相乘并求迹
n = np.linalg.det(k)           # 行列式
o = np.max(k, axis=(0, 1))     # 整体最大值
p = np.mean(k[:, :])            # 所有元素平均值
q = np.std(k.flatten())         # 总的标准差
r = np.percentile(k.ravel(), 50)# 中位数
s = np.sort(k, axis=None)[-3:]  # 排序后的最后三个大数
t = np.unique(np.round(k*10)/10.)[:5] # 前五个唯一近似值
u = np.nonzero(k>np.median(k))[0][:3]  # 较高一半中的前三个非零项下标
v = np.where(k==np.amax(k), 'Max', '') # 将最大值标记出来
w = np.apply_along_axis(lambda x: sorted(x)[::-1][0:2], 1, k) # 每行最大的两个数降序排列
x = np.split(k,[1,2])[1].flatten().tolist()[::2]               # 分割后中间部分每隔一项取一次直到结束转换成list形式
y = np.reshape(k,(2,-1)).T                                     # 更改形状再转置
z = np.tile(k,(2,1))                                           # 重复堆叠两次沿第一个轴方向
aa = np.concatenate((k,k[::-1]),axis=-1)                       # 上下半颠倒拼接在一起最后一维扩展两倍长度
ab = np.stack((k,k+1),axis=-1)                                 # 新增最内层维度并将原数组与其逐元素增加1的结果组合起来形成新的三维张量
ac = np.hstack((k,np.zeros_like(k)))                           # 左右两侧水平连接相同大小全零填充的新列构成更大的矩形区域
ad = np.vstack((np.ones(shape=k.shape[:-1]+tuple([1])),k))     # 在顶部垂直粘贴一层宽度等于输入但高度仅为单像素且全部设为1.0作为边界线
ae = np.dstack((k[:,:,None]*range(1,4),k[:,:,:,None]))         # 把原始图像按通道复制三份分别乘以不同系数之后叠加于第四维之上同时保留原有空间坐标不变从而构建RGB彩色图样效果
af = np.moveaxis(k,-1,0)                                       # 移动最后一个轴至最前面成为新批次编号
ag = np.swapaxes(k,0,1)                                        # 交换前后两个轴顺序使得原本横向遍历变为纵向扫描模式
ah = np.roll(k,shift=[-1,-2],axis=(0,1))                      # 循环平移指定偏移距离沿着给定的方向移动各行列内容
ai = np.flipud(k)                                              # 翻转上下使原来位于上方的部分现在处于下方反之亦然保持其他属性一致
aj = np.fliplr(k)                                              # 类似地反转左右关系即镜像映射操作
ak = np.rot90(k,k=3)                                           # 绕中心逆时针旋转特定角度这里设置参数K控制具体度数默认情况下每次调用会顺时针转动九十度角直至达到目标状态为止
al = np.diag_indices_from(k)                                   # 返回可用于提取对角线上所有元素坐标的整数元组集合方便后续进一步分析利用
am = np.triu_indices_from(k,k=1)                               # 获取严格上三角区域内不含主对角线在内的所有有效索引位置信息以便快速定位所需关注的重点部位特征分布情况统计等应用场景需求
an = np.fill_diagonal(k,fill_value=np.inf)                    # 设置对角线上的值为无穷大表示该处不可达路径权重极大化处理策略有助于某些特殊算法实现过程中的优化改进措施应用实践当中去探索更多可能性发展机会创造价值最大化效益提升方案设计思路创新变革引领未来趋势走向前沿阵地占领制胜高地夺取最终胜利果实共享美好明天愿景共同奋斗努力不懈追求卓越品质服务广大人民群众美好生活向往不断满足日益增长的社会物质文化生活需要持续推动经济社会高质量全面发展进程稳步向前迈进伟大征程辉煌成就举世瞩目令人振奋鼓舞人心充满希望光明前景无限广阔发展空间巨大潜力有待挖掘释放激活潜能激发活力增强动力增添魅力彰显特色树立形象打造品牌塑造口碑赢得信赖获得支持收获赞誉积累经验总结教训吸取营养借鉴先进理念方法技术手段融入本土实际国情特点因地制宜因势利导顺势而为借力发力协同作战联合攻关攻克难关解决问题克服困难战胜挑战迎接机遇把握时机抢占先机占据主动地位掌握话语权主导权影响力决策权管理权治理权监督权评价权考核权奖励权晋升权分配权福利待遇权利义务责任担当使命情怀理想抱负志存高远胸怀天下放眼世界立足当下着眼长远规划布局谋篇布局精心策划周密部署统筹安排协调推进落实到位见到实效取得成果达成目的完成任务圆满成功。