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小編給大家分享一下numpy如何實現數組合并,相信大部分人都還不怎么了解,因此分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲,下面讓我們一起去了解一下吧!
先新建兩個數組用于合并
import numpy as np arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(arr1)
result:
[[1 2 3]
[4 5 6]]
arr2 = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]) print(arr2)
result:
[[ 7 8 9]
[10 11 12]]
橫向合并就是將兩個行數相等的數組在行方向上進行簡單拼接。與DataFrame合并不太一樣,numpy數組合并不需要公共列,只是將兩個數組簡單拼接在一起,有concatenate、hstack、column_stack三種方法可以實現
concatenate方法中將兩個待合并的數組以列表的形式傳遞給concatenate,并通過設置axis參數指明在行方向還是列方向上進行合并。參數axis=1表示在數組在行方向上進行合并
print(np.concatenate([arr1, arr2], axis=1))
result:
[[ 1 2 3 7 8 9]
[ 4 5 6 10 11 12]]
hstack方法中將兩個待合并的數組以元組的形式傳遞給hstack即可達到數組橫向合并的目的
print(np.hstack((arr1, arr2)))
result:
[[ 1 2 3 7 8 9]
[ 4 5 6 10 11 12]]
column_stack方法與hstack方法基本一致, 也是將兩個待合并的數組以元組的形式傳遞給column_stack即可達到數組橫向合并的目的
print(np.column_stack((arr1, arr2)))
result:
[[ 1 2 3 7 8 9]
[ 4 5 6 10 11 12]]
縱向合并是將兩個列相等的數組在列方向上進行拼接,有concatenate、vstack、row_stack三種方法可以實現
concatenate方法中將兩個待合并的數組以列表的形式傳遞給concatenate,并通過設置axis參數指明在行方向還是列方向上進行合并。參數axis=0表示在數組在列方向上進行合并
print(np.concatenate([arr1, arr2], axis=0))
result:
[[ 1 2 3]
[ 4 5 6]
[ 7 8 9]
[10 11 12]]
vstack方法是與hstack方法相對應的方法,同樣只要將兩個待合并的數組以元組的形式傳遞給vstack即可達到數組縱向合并的目的
print(np.vstack((arr1, arr2)))
result:
[[ 1 2 3]
[ 4 5 6]
[ 7 8 9]
[10 11 12]]
row_stack方法是與column_stack方法相對應的方法,同樣只要將兩個待合并的數組以元組的形式傳遞給row_stack即可達到數組縱向合并的目的
print(np.row_stack((arr1, arr2)))
result:
[[ 1 2 3]
[ 4 5 6]
[ 7 8 9]
[10 11 12]]
以上是“numpy如何實現數組合并”這篇文章的所有內容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內容對大家有所幫助,如果還想學習更多知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道!
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