m*n的两个numpy数组行行合并
时间: 2023-11-30 19:03:33 浏览: 34
好的,以下是一个示例代码,实现了将两个 `m*n` 形状的numpy数组按行合并的功能:
```python
import numpy as np
def merge_arrays(arr1, arr2):
if arr1.shape[1] != arr2.shape[1]:
raise ValueError("两个数组的列数不相等!")
merged_arr = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0)
return merged_arr
```
这个函数接受两个 `m*n` 形状的numpy数组 `arr1` 和 `arr2` 作为参数,首先判断它们的列数是否相等,如果不相等就抛出一个异常。如果列数相等,则使用numpy的 `concatenate` 函数将两个数组沿着行的方向(即 `axis=0`)进行合并,并返回合并后的数组 `merged_arr`。
注意,这个示例代码假设两个数组的行数相等,如果行数不相等,合并后的数组将会有缺失或多余的行。
相关问题
将m*n维的numpy数组转化为字典,其中每一行第一个值为索引,后面为为numpy数组,利用pandas实现
可以使用 pandas 实现该操作,具体代码如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个 3x4 的numpy数组
arr = np.array([[1,2,3,4], [2,4,6,8], [3,6,9,12]])
# 将数组转化为 DataFrame
df = pd.DataFrame(arr)
# 将第一列设置为索引列
df.set_index(0, inplace=True)
# 将 DataFrame 转化为字典
result_dict = df.apply(lambda x: x.values.tolist(), axis=1).to_dict()
print(result_dict)
```
输出结果为:
```
{1: [2, 3, 4], 2: [4, 6, 8], 3: [6, 9, 12]}
```
其中,字典的 key 对应着第一列的数值,value 为一个列表,对应着该行的后面几列的数值。
将m*n维的numpy数组转化为dataframe,其中每一行第一个值为索引,后面为为numpy数组,利用pandas实现
可以使用 pandas 实现该操作,具体代码如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个 3x4 的numpy数组
arr = np.array([[1,2,3,4], [2,4,6,8], [3,6,9,12]])
# 将数组转化为 DataFrame
df = pd.DataFrame(arr)
# 将第一列设置为索引列
df.set_index(0, inplace=True)
# 重命名列名
df.columns = ['value1', 'value2', 'value3']
print(df)
```
输出结果为:
```
value1 value2 value3
0
1 2 3 4
2 4 6 8
3 6 9 12
```
其中,第一列作为索引列,后续列作为数值列。