Numpy Array Merge   2017-12-26


对于一个array的合并,我们可以想到按行、按列等多种方式进行合并

np.vstack()

import numpy as np
A = np.array([1,1,1])
B = np.array([2,2,2])

print(np.vstack((A,B))) # vertical stack

"""
[[1,1,1]
[2,2,2]]
"""


np.vstack((A,B))
[[1 1 1]
 [2 2 2]]

array([[1, 1, 1],
       [2, 2, 2]])

vertical stack 本身属于一种上下合并,即对括号中的两个整体进行对应操作。此时我们对组合而成的矩阵进行属性探究:

C = np.vstack((A,B))      
print(A.shape,C.shape)

# (3,) (2,3) # A 是序列, 序列合并后 C 为矩阵
(3,) (2, 3)

利用shape函数可以让我们很容易地知道A和C的属性,从打印出的结果来看,A仅仅是一个拥有3项元素的数组(数列),而合并后得到的C是一个2行3列的矩阵。

np.hstack() 左右合并:

D = np.hstack((A,B))       # horizontal stack

print(D)
# [1,1,1,2,2,2]

print(A.shape,D.shape)
# (3,) (6,)
[1 1 1 2 2 2]
(3,) (6,)

不能用 A.T 这样的方法,将一个序列变为矩阵

print(A.T)
print(A.T.shape)
[1 1 1]
(3,)

通过打印出的结果可以看出:D本身来源于A,B两个数列的左右合并,而且新生成的D本身也是一个含有6项元素的序列。

np.newaxis()

如果面对如同前文所述的A序列, 转置操作便很有可能无法对其进行转置(因为A并不是矩阵的属性),此时就需要我们借助其他的函数操作进行转置:

print(A[np.newaxis,:])
# [[1 1 1]]

print(A[np.newaxis,:].shape)
# (1,3)

print(A[:,np.newaxis])
"""
[[1]
[1]
[1]]
"""


print(A[:,np.newaxis].shape)
# (3,1)
[[1 1 1]]
(1, 3)
[[1]
 [1]
 [1]]
(3, 1)

此时我们便将具有3个元素的array转换为了1行3列以及3行1列的矩阵了。

综合总结

import numpy as np
A = np.array([1,1,1])[:,np.newaxis]
B = np.array([2,2,2])[:,np.newaxis]

C = np.vstack((A,B)) # vertical stack
D = np.hstack((A,B)) # horizontal stack

print(D)
"""
[[1 2]
[1 2]
[1 2]]
"""


print(A.shape,D.shape)
# (3,1) (3,2)
[[1 2]
 [1 2]
 [1 2]]
(3, 1) (3, 2)

np.concatenate()

当你的合并操作需要针对多个矩阵或序列时,借助concatenate函数可能会让你使用起来比前述的函数更加方便:

C = np.concatenate((A,B,B,A),axis=0)

print(C)
"""
array([[1],
[1],
[1],
[2],
[2],
[2],
[2],
[2],
[2],
[1],
[1],
[1]])
"""


D = np.concatenate((A,B,B,A),axis=1)

print(D)
"""
array([[1, 2, 2, 1],
[1, 2, 2, 1],
[1, 2, 2, 1]])
"""

[[1 2 2 1]
 [1 2 2 1]
 [1 2 2 1]]

axis 参数很好的控制了矩阵的纵向或是横向打印,相比较 vstackhstack 函数显得更加方便。

Reference


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Contents

  1. np.vstack()
  2. np.hstack() 左右合并:
  3. np.newaxis()
  4. 综合总结
  5. np.concatenate()
  6. Reference