零. 维度和轴

python中数组合并 python numpy数组合并_开发语言


Python中可以用numpy中的ndim和shape来分别查看维度，以及在对应维度上的长度。直观上可以根据符号“[ ]”的层数来判断，有m层即为m维，最外面1层对应axis0， 依次为axis1，axis2…

c = np.array([[[1,2,3], [4,5,6]]])
c.ndim   # 3
# 三维数组

c.shape  # (1, 2, 3)
# 在axis 0 上的长度为1，在axis 1上的长度为2, 在axis 2上的长度为3.
# 或者可以理解为1层2行3列

一、append()

numpy.append(arr, values, axis=None)

  • The arr can be an array-like object or a NumPy array. The values are appended to a copy of this array.
    arr可以是类似数组的对象或NumPy数组。 这些值将附加到此数组的副本中。
  • The values are array-like objects and it’s appended to the end of the “arr” elements.
    这些值是类似数组的对象，并附加到“ arr”元素的末尾。
  • The axis specifies the axis along which values are appended. If the axis is not provided, both the arrays are flattened.
    该轴指定沿其附加值的轴。 如果未提供轴，则将两个阵列展平。

1. 展平两个数组（Flattening Two Arrays）

arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([[10, 20], [30, 40]])

# no axis provided, array elements will be flattened
arr_flat = np.append(arr1, arr2)
 
print(arr_flat)  # [ 1  2  3  4 10 20 30 40]

2. 沿轴合并（Merging Along Axis）

arr_merged = np.append([arr1, arr2], axis=0)
# 当 2×2 数组沿 x 轴合并时，输出数组大小为 4×2 
Merged 2x2 Arrays along Axis-0:
[[ 1  2]
 [ 3  4]
 [10 20]
 [30 40]]
 
arr_merged = np.append([arr1, arr2], axis=1)
# 当 2×2 数组沿 y 轴合并时，输出数组大小为 2×4
Merged 2x2 Arrays along Axis-1:
[[ 1  2 10 20]
 [ 3  4 30 40]]

二、concatenate

concatenate(a_tuple, axis=0, out=None)

  • a_tuple:对需要合并的数组用元组的形式给出
  • axis: 沿指定的轴进行拼接，默认0，即第一个轴
arr1 = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) # shape: (2, 3)
arr2 = np.array([[7,8,9], [11,12,13]])

np.concatenate((arr1, arr2)) # axis=0
array([[ 1, 2, 3],
    [ 4, 5, 6],
    [ 7, 8, 9],
    [11, 12, 13]])

np.concatenate((arr1, arr2),axis=1)  # 这里沿第二个轴，即列方向进行拼接
array([[ 1, 2, 3, 7, 8, 9],
    [ 4, 5, 6, 11, 12, 13]])

arr3 = np.array([[14,15,16]]) # shape: (1, 3)
# 一般进行 concatenate 操作的 array 的 shape 需要一致
# 但如果 array 在拼接 axis 方向的 size 不一样，也可以完成
# arr3 虽然在 axis_0 方向的长度不一致，但 axis1 方向上一致，所以沿 axis_0 可以拼接
np.concatenate((arr1, arr3))  # √
array([[ 1, 2, 3],
    [ 4, 5, 6],
    [14, 15, 16]])
    
# arr3 和 arr1 在 axis_0 方向的长度不一致，报错
np.concatenate((arr1, arr3), axis=1)

三、hstack, vstack

np.hstack((arr1,arr2))  # 水平拼接，沿着行的方向，对列进行拼接
array([[ 1, 2, 3, 7, 8, 9],
    [ 4, 5, 6, 11, 12, 13]])
 
np.vstack((arr1,arr2))  # 垂直拼接，沿着列的方向，对行进行拼接
array([[ 1, 2, 3],
    [ 4, 5, 6],
    [ 7, 8, 9],
    [11, 12, 13]])

四、column_stack, row_stack

np.column_stack((arr1,arr2))  # 水平拼接，沿着行的方向，对列进行拼接
array([[ 1, 2, 3, 7, 8, 9],
   [ 4, 5, 6, 11, 12, 13]])
 
np.row_stack((arr1,arr2))  # 垂直拼接，沿着列的方向，对行进行拼接
array([[ 1, 2, 3],
   [ 4, 5, 6],
   [ 7, 8, 9],
   [11, 12, 13]])

五、 np.r_, np.c_

np.r_[arr1,arr2]   # 垂直拼接，沿着列的方向，对行进行拼接
array([[ 1, 2, 3],
    [ 4, 5, 6],
    [ 7, 8, 9],
    [11, 12, 13]])
 
np.c_[arr1,arr2]  # 水平拼接，沿着行的方向，对列进行拼接
array([[ 1, 2, 3, 7, 8, 9],
    [ 4, 5, 6, 11, 12, 13]])

六、总结

方法

拼接方式

concatenate

提供了axis参数，用于指定拼接方向

append

默认先ravel再拼接成一维数组，也可指定axis

hstack

水平拼接，沿着行的方向，对列进行拼接

vstack

垂直拼接，沿着列的方向，对行进行拼接

column_stack

水平拼接，沿着行的方向，对列进行拼接

row_stack

垂直拼接，沿着列的方向，对行进行拼接

r_

垂直拼接，沿着列的方向，对行进行拼接

c_

水平拼接，沿着行的方向，对列进行拼接

对于两个shape一样的二维array来说:
增加行（对行进行拼接）的方法有：

array([[ 1, 2, 3],
    [ 4, 5, 6],
    [ 7, 8, 9],
    [11, 12, 13]])
np.concatenate((ar1, ar2),axis=0)
np.append(ar1, ar2, axis=0)
np.vstack((ar1,ar2))
np.row_stack((ar1,ar2))
np.r_[ar1,ar2]

增加列（对列进行拼接）的方法有：

array([[ 1, 2, 3, 7, 8, 9],
    [ 4, 5, 6, 11, 12, 13]])
np.concatenate((ar1, ar2),axis=1)
np.append(ar1, ar2, axis=1)
np.hstack((ar1,ar2))
np.column_stack((ar1,ar2))
np.c_[ar1,ar2]