小编给大家分享一下numpy如何实现数组合并,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!
先新建两个数组用于合并
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]]
横向合并就是将两个行数相等的数组在行方向上进行简单拼接。与DataFrame合并不太一样,numpy数组合并不需要公共列,只是将两个数组简单拼接在一起,有concatenate、hstack、column_stack三种方法可以实现
concatenate方法中将两个待合并的数组以列表的形式传递给concatenate,并通过设置axis参数指明在行方向还是列方向上进行合并。参数axis=1表示在数组在行方向上进行合并
print(np.concatenate([arr1, arr2], axis=1))
result:
[[ 1 2 3 7 8 9]
[ 4 5 6 10 11 12]]
hstack方法中将两个待合并的数组以元组的形式传递给hstack即可达到数组横向合并的目的
print(np.hstack((arr1, arr2)))
result:
[[ 1 2 3 7 8 9]
[ 4 5 6 10 11 12]]
column_stack方法与hstack方法基本一致, 也是将两个待合并的数组以元组的形式传递给column_stack即可达到数组横向合并的目的
print(np.column_stack((arr1, arr2)))
result:
[[ 1 2 3 7 8 9]
[ 4 5 6 10 11 12]]
纵向合并是将两个列相等的数组在列方向上进行拼接,有concatenate、vstack、row_stack三种方法可以实现
concatenate方法中将两个待合并的数组以列表的形式传递给concatenate,并通过设置axis参数指明在行方向还是列方向上进行合并。参数axis=0表示在数组在列方向上进行合并
print(np.concatenate([arr1, arr2], axis=0))
result:
[[ 1 2 3]
[ 4 5 6]
[ 7 8 9]
[10 11 12]]
vstack方法是与hstack方法相对应的方法,同样只要将两个待合并的数组以元组的形式传递给vstack即可达到数组纵向合并的目的
print(np.vstack((arr1, arr2)))
result:
[[ 1 2 3]
[ 4 5 6]
[ 7 8 9]
[10 11 12]]
row_stack方法是与column_stack方法相对应的方法,同样只要将两个待合并的数组以元组的形式传递给row_stack即可达到数组纵向合并的目的
print(np.row_stack((arr1, arr2)))
result:
[[ 1 2 3]
[ 4 5 6]
[ 7 8 9]
[10 11 12]]
以上是“numpy如何实现数组合并”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道!
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