numpy的 array 合并

最新推荐文章于 2024-09-20 16:24:30 发布
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#python #numpy

本文介绍了使用NumPy库进行数组操作的三种核心方法：垂直合并（verticalstack）、水平合并（horizontalstack）及如何为数组增加维度。通过实例展示了如何利用这些方法高效地处理和组织数据。

一、vertical stack垂直合并
import numpy as np
A=np.array([1,1,1])
B=np.array([2,2,2])
print(np.vstack((A,B)))
返回值
[[1 1 1]
[2 2 2]]
二、horizontal stack水平合并
import numpy as np
A=np.array([1,1,1])
B=np.array([2,2,2])
print(np.hstack((A,B)))
返回值
三、增加维度
print(A[np.newaxis,:])表示在A的行里面增加一个维度
print(A[:,np.newaxis])表示在A的后面增加一个维度

Python数据处理009：Numpy array 合并
若北辰
11-20 3917
一、np.vstack() 对array的合并，我们可以想到按行、按列等多种方式进行合并。 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。 >>> import numpy as np >>> A=np.array([1,1,1]) >>> B=np.array([2,2,2]) >>> ......
Python中的Numpy数组合并技巧
m0_47037246的博客
06-12 1002
在Python编程中，将多个数组合并成一个更大的数组是一项非常常见的任务。通过使用Numpy的数组堆叠、拼接、重叠和连接函数，我们可以轻松地将多个数组组合成一个更大的数组，而无需编写冗长的代码。Numpy中的dstack函数可以用于在第三个维度上重叠两个数组（即将两个数组放在一个堆叠的“深度”上）。拼接是指将两个或多个数组沿着一个轴方向合并成一个数组。堆叠是指将两个或多个数组垂直叠加在一起，生成一个新数组。其中，a1, a2, …其中，arrays是要连接的数组序列，axis指定连接的轴方向。
Numpy的array的合并
Cathy_Yi的博客
05-06 436
A = np.array([1,1,1]) B = np.array([2,2,2]) C = np.vstack((A,B)) #vertical stack D = np.hstack((A,B)) #horizontal stack print(C) print(D) print(A.shape,C.shape,D.shape) [[1 1 1] [2 2 2]] [1 1 1 2 2 ...
四、Numpy——Array的合并
嘻哈吼嘿呵的博客
09-20 651
import numpy as np A = np.array([1,1,1]) B = np.array([2,2,2]) print("=======上下合并========") #两个array 合并成一个矩阵 C = np.vstack((A,B)) print(C) print("=======左右合并========") #两个array 合并成一个一维数组，相当于B数组所有...
Numpy中Array的合并
weixin_37031546的博客
06-01 795
import numpy as np A = np.array([1,1,1]) B = np.array([2,2,2]) #对矩阵进行上下的合并 C = np.vstack((A,B)) #vertical stack #对矩阵进行左右合并 D = np.hstack((A,B)) #horizontal stack print(A.shape,C.shape) #(3,) (2, 3) print(A.shape,D.shape) #(3,) (6,) A = np.arra
6.Numpy array 合并(上下合并/左右合并/增加维度/多项合并)
孤柒的博客
04-10 6520
本文内容是根据 莫烦Python 网站的视频整理的笔记，笔记中对代码的注释更加清晰明了, 同时根据所有笔记还整理了精简版的思维导图, 可在此专栏查看, 想观看视频可直接去他的网站, 源文件已经上传到主页中的资源一栏中,有需要的可以去看看, 我主页中的思维导图中内容大多从我的笔记中整理而来, 有兴趣的可以去 我的主页了解更多计算机学科的精品思维导图整理 本文可以转载，但请注明来处，觉得整理的不错的小伙伴可以点赞关注支持一下哦！ ...
Python之numpy学习【4】：numpy的array合并，分割，以及deepCopy
qq_36499794的博客
10-23 449
一. 合并 1. 代码： import numpy as np a = np.array([1,1,1]) b = np.array([2,2,2]) # 上下合并两个array c = np.vstack((a,b)) print(c,c.shape) # 左右合并两个array d = np.hstack((a,b)) print(d,d.shape) # 将a加一个横向的维度,...
numpy array数组合并
最新发布
10-15
我们被要求使用站内引用，但用户真正的问题是“我想查找numpy数组进行合并的方法 请问numpy数组的合并方法”。根据提供的引用，我们可以总结出几种合并方法。 引用[1]展示了`np.append`的用法，但注意它会把不同...
numpy数组基本操作（小白教程）:合并+取整+开方+矩阵所有元素变为负+相除+修改符号 以及一些基本的练习
weixin_50745263的博客
09-05 783
为了照顾小白，不得不说一下numpy数组中的维度的概念，那么numpy数组中的维度是什么意思呢？笔者认为维度就等于括号的数量，0维的意思就是打开第一个括号后，数据是不是就变成了[1, 2],和[3, 4],那么就直接在后面加上[5,6],就变成了[1,2],[3,4].[5,6]，最后加上最外层的括号：[[1,2],[3,4].[5,6]]。这个方法无法把两个1维的array变成一个2维的array，当两个一维的array合并后仍然是一个一维的array。
8 numpy的 array 合并 (教学教程)
08-31
8_numpy的_array_合并_(教学教程)
Python中numpy数组的拼接、合并
热门推荐
赵至柔的博客
06-12 38万+
Python中numpy数组的合并有很多方法，如 np.append() np.concatenate() np.stack() np.hstack() np.vstack() np.dstack() 其中最泛用的是第一个和第二个。第一个可读性好，比较灵活，但是占内存大。第二个则没有内存占用大的问题。 假设有两个数组a，b分别为： >>> a array(［0,...
numpy合并两个ndarry或多个
呆萌的代Ma
09-07 3904
其实咱们常规认为的append()函数在numpy中达不到想要的效果的！！ import numpy as np array_1 = np.random.random((5, 6, 7, 8)) # shape = (5,6,7,8) array_2 = np.random.random((5, 6, 7, 8)) # shape = (5,6,7,8) 把列表展开，然后合并： np.append(array_1, array_2) # shape = (3360,) 将后一个array插入与前
numpy中array的合并
Azu0408的博客
07-02 2371
import numpy as np a = np.array([1, 1, 1]) b = np.array([2, 2, 2]) print(np.vstack((a, b))) # vertical stack 上下合并 print(np.hstack((a, b))) # horizontal stack 左右合并 print(a[:, np.newaxis]) # 在后面表示在列上增加一个维度 print(a[:, np.newaxis].shape) print(np.conc.
numpy array 分割
dianjia8559的博客
12-09 229
import numpy as np A = np.array([1,1,1])[:,np.newaxis] B = np.array([2,2,2])[:,np.newaxis] #合并 C = np.vstack((A,B)) D = np.hstack((A,B)) #0，1纵横 E =np.concatenate((A,B,B,A),axis=0) ...
numpy合并array
梦码城博客中心
08-11 2733
import numpy as np a = np.ones((3)) b = np.array([1, 2, 3]) # 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。 c = np.vstack((a, b)) print(a.shape) print(a) # 左右合并 c = np.hstack((a, b)) # np.newaxis() 矩阵转置 print(a[np.newaxis, :]) # [[1 1 1]] print(a[np.newaxi
Numpy数组合并
weixin_73598378的博客
09-20 276
【代码】Numpy数组合并。
【数据处理】NumPy数组的合并操作，如何将numpy数组进行合并？
点赞的都能无bug通过！
12-08 4315
NumPy中的合并操作是指将两个或多个数组合并成一个数组的操作。这种操作可以通过不同的函数来实现。
numpy关于两个array叠加操作
包龙星的剑
08-01 3569
numpy中有很多关于两个array的操作，叠加方式以及叠加后的维度经常令人迷惑，这篇文章总价一下
将四个np.array[]对象合并为一个array
weixin_42602726的博客
02-15 488
您可以使用numpy中的concatenate函数将多个数组合并为一个数组。例如： import numpy as np array1 = np.array([1, 2, 3]) array2 = np.array([4, 5, 6]) array3 = np.array([7, 8, 9]) array4 = np.array([10, 11, 12]) result = np.concat...
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