概述
若干个数组可以沿不同的轴合合并到一起,vstack,hstack的简单用法,
>>> a = np.floor(10*np.random.random((2,2))) >>> a array([[ 8., 8.], [ 0., 0.]]) >>> b = np.floor(10*np.random.random((2,2))) >>> b array([[ 1., 8.], [ 0., 4.]]) >>> np.vstack((a,b)) array([[ 8., 8.], [ 0., 0.], [ 1., 8.], [ 0., 4.]]) >>> np.hstack((a,b)) array([[ 8., 8., 1., 8.], [ 0., 0., 0., 4.]])
column_stack函数功能是将一个1D数组转化成一个2D数组,相当于将1D数组垂直排列。
>>> from numpy import newaxis >>> np.column_stack((a,b)) # With 2D arrays array([[ 8., 8., 1., 8.], [ 0., 0., 0., 4.]]) >>> a = np.array([4.,2.]) >>> b = np.array([2.,8.]) >>> a[:,newaxis] # This allows to have a 2D columns vector array([[ 4.], [ 2.]]) >>> np.column_stack((a[:,newaxis],b[:,newaxis])) array([[ 4., 2.], [ 2., 8.]]) >>> np.vstack((a[:,newaxis],b[:,newaxis])) # The behavior of vstack is different array([[ 4.], [ 2.], [ 2.], [ 8.]])
对于多维数组,hstack沿第二轴,vstack沿第一条轴。
总结
以上就是本文关于Python numpy实现数组合并实例的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题,如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!
最后
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