n个numpy数组合并python
时间: 2023-05-29 12:02:09 浏览: 111
使用numpy中的concatenate函数可以将n个数组沿着指定的轴合并。
例如,如果有三个一维数组a、b、c:
```python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.array([7, 8, 9])
```
可以将它们合并成一个数组:
```python
result = np.concatenate((a, b, c))
print(result)
# 输出:[1 2 3 4 5 6 7 8 9]
```
如果有两个二维数组x和y,想要将它们在第一个维度上合并:
```python
x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
y = np.array([[5, 6], [7, 8]])
result = np.concatenate((x, y), axis=0)
print(result)
# 输出:
# [[1 2]
# [3 4]
# [5 6]
# [7 8]]
```
如果想要将它们在第二个维度上合并:
```python
result = np.concatenate((x, y), axis=1)
print(result)
# 输出:
# [[1 2 5 6]
# [3 4 7 8]]
```
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将几个numpy数组合并为dataframe数据
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以下是一个示例代码,假设你有三个numpy数组a、b和c,每个数组都有相同的长度:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.array([7, 8, 9])
# 将每个numpy数组转换为pandas系列
a_series = pd.Series(a)
b_series = pd.Series(b)
c_series = pd.Series(c)
# 合并pandas系列为一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': a_series, 'B': b_series, 'C': c_series})
```
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```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
```
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