python 实现两个npy档案合并

实现两个npy档案合并可以通过numpy库中的concatenate函数实现。

具体步骤如下：

1.导入依赖库

import numpy as np

2.加载两个待合并的npy文件数据

arr1 = np.load('file1.npy')
arr2 = np.load('file2.npy')

3.使用numpy库中的concatenate函数进行数组合并，合并方式可以选择垂直合并或水平合并，即axis参数设置为0（垂直合并）或1（水平合并）

merged_arr = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0)  # 垂直合并
# merged_arr = np.concatenate((arr1, arr2), axis=1)  # 水平合并

4.保存合并后的数据为新的npy文件

np.save('merged_file.npy', merged_arr)

下面通过两个示例说明合并的过程。

示例1：垂直合并两个形状相同的数组

执行以下代码：

import numpy as np

arr1 = np.array([[1, 2],
                 [3, 4]])
np.save('file1.npy', arr1)

arr2 = np.array([[5, 6],
                 [7, 8]])
np.save('file2.npy', arr2)

# 加载文件并合并两个数组
loaded_arr1 = np.load('file1.npy')
loaded_arr2 = np.load('file2.npy')
merged_arr = np.concatenate((loaded_arr1, loaded_arr2), axis=0)

# 打印合并后的数组
print(merged_arr)

输出结果为：

[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]
 [7 8]]

示例2：水平合并两个长度相同的一维数组

执行以下代码：

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])
np.save('file1.npy', arr1)

arr2 = np.array([4, 5, 6])
np.save('file2.npy', arr2)

# 加载文件并合并两个数组
loaded_arr1 = np.load('file1.npy')
loaded_arr2 = np.load('file2.npy')
merged_arr = np.concatenate((loaded_arr1, loaded_arr2), axis=1)

# 打印合并后的数组
print(merged_arr)

输出结果为：

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

总之，我们可以根据具体情况选择合适的合并方式。