numpy中数组拼接、数组合并方法总结(append(), concatenate, hstack, vstack, column_stack, row_stack, np.r_, np.c_等)

numpy中数组拼接、数组合并方法总结

在numpy中，有多种方法可以用于数组拼接和数组合并。这些方法包括append()、concatenate()、hstack()、vstack()、column_stack()、row_stack()、np_和np.c_等。下面将对这些方法进行详细讲解。

append()

append()方法可以用于在数组的末尾添加元素。它的语法如下：

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

其中，arr是要添加元素的数组，values是要添加的元素，axis是要添加元素的轴。如果axis未指定，则默认为None，此时将返回一个扁平化的数组。

下面是一个示例：

import numpy as np

# 创建一个数组
arr = np.array([1, 2, 3])

# 在数组末尾添加元素
new_arr = np.append(arr, [4, 5, 6])

print(new_arr)

输出结果为：

[1 2 3 4 5 6]

concatenate()

concatenate()方法可以用于沿着指定的轴连接两个或多个数组。它的语法如下：

numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0)

其中，a1、a2等是要连接的数组，axis是要连接的轴。如果axis未指定，则默认为0，此时将沿着第一个轴连接数组。

下面是一个示例：

import numpy as np

# 创建两个数组
arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6]])

# 沿着第一个轴连接数组
new_arr = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0)

print(new_arr)

输出结果为：

[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]

hstack()

hstack()方法可以用于沿着水平方向连接两个或多个数组。它的语法如下：

numpy.hstack(tup)

其中，tup是要连接的数组元组。

下面是一个示例：

import numpy as np

# 创建两个数组
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])

# 沿着水平方向连接数组
new_arr = np.hstack((arr1, arr2))

print(new_arr)

输出结果为：

[1 2 3 4 5 6]

vstack()

vstack()方法可以用于沿着垂直方向连接两个或多个数组。它的语法如下：

numpy.vstack(tup)

其中，tup是要连接的数组元组。

下面是一个示例：

import numpy as np

# 创建两个数组
arr1 = np.array([[1], [2], [3]])
arr2 = np.array([[4], [5], [6]])

# 沿着垂直方向连接数组
new_arr = np.vstack((arr1, arr2))

print(new_arr)

输出结果为：

[[1]
 [2]
 [3]
 [4]
 [5]
 [6]]

column_stack()

column_stack()方法可以用于沿着列方向连接两个或多个一维数组，然后将它们作为列堆叠成一个二维数组。它的语法如下：

numpy.column_stack(tup)

其中，tup是要连接的一维数组元组。

下面是一个示例：

import numpy as np

# 创建两个一维数组
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])

# 沿着列方向连接数组
new_arr = np.column_stack((arr1, arr2))

print(new_arr)

输出结果为：

[[1 4]
 [2 5]
 [3 6]]

row_stack()

row_stack()方法可以用于沿着行方向连接两个或多个一维数组，然后将它们作为行堆叠成一个二维数组。它的语法如下：

numpy.row_stack(tup)

其中，tup是要连接的一维数组元组。

下面是一个示例：

import numpy as np

# 创建两个一维数组
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])

# 沿着行方向连接数组
new_arr = np.row_stack((arr1, arr2))

print(new_arr)

输出结果为：

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

np.r_

np.r_方法可以用于沿着行方向连接两个或多个数组。它的语法如下：

numpy.r_[array1, array2, ...]

其中，array1、array2等是要连接的数组。

下面是一个示例：

import numpy as np

# 创建两个数组
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])

# 沿着行方向连接数组
new_arr = np.r_[arr1, arr2]

print(new_arr)

输出结果为：

[1 2 3 4 5 6]

np.c_

np.c_方法可以用于沿着列方向连接两个或个数组。它的语法如下：

numpy.c_[array1, array2, ...]

其中，array1、array2等是要连接的数组。

下面是一个示例：

import numpy as np

# 创建两个数组
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])

# 沿着列方向连接数组
new_arr = np.c_[arr1, arr2]

print(new_arr)

输出结果为：

[[1 4]
 [2 5]
 [3 6]]

这就是关于numpy中数组拼接、数组合并方法的完整攻略。我们可以使用append()方法在数组末尾添加元素，使用concatenate()方法沿着指定的轴连接两个或多个数组，使用hstack()方法沿着水平方向连接两个或多个数组，使用vstack()方法沿着垂直方向连接两个或多个数组，使用column_stack()方法沿着列方向连接两个或多个一维数组，使用row_stack()方法沿着行方向连接两个或多个一维数组，使用np.r_方法沿着行方向连接两个或多个数组，使用np.c_方法沿着列方向连接两个或多个数组。