Numpy数组的拼接和堆叠

最新推荐文章于 2025-08-04 16:30:51 发布

静谧星光

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本文介绍了Python的NumPy库中数组的拼接和堆叠操作，包括函数和的功能，以及如何沿不同轴拼接和堆叠一维和多维数组。通过实例展示了如何使用这些函数组合数组，以便于进行数值计算。

Numpy数组的拼接和堆叠

在Python编程语言中，NumPy是一个强大的数值计算库，提供了高效的多维数组对象和各种用于数组操作的函数。在NumPy中，数组的拼接和堆叠是常见的操作，可以将多个数组合并成一个更大的数组。本文将详细介绍使用NumPy进行数组拼接和堆叠的方法，并提供相应的源代码。

数组的拼接

数组的拼接是指将两个或多个数组按照某个维度进行连接，得到一个更大的数组。在NumPy中，可以使用concatenate函数来实现数组的拼接。下面是一个例子：

import numpy as np

# 创建两个数组
arr1 = np.array([1, 2,

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Numpy-如何对数组进行叠加

Python进阶专栏《爬虫实战进阶》，《Pyppeteer从入门到精通》原创作者

02-09

557

本文是该专栏的第23篇，后面会持续分享python的数据分析知识。之前有详细介绍过，numpy替换元素和numpy改变数组形状的方法。本文再来详细介绍下，在数据分析项目上使用numpy如何对数组进行叠加。想了解数组元素替换和改变数组形状的方法，亦或是想了解更多numpy知识，可查看笔者之前写的详细内容，如下

Numpy之数组拼接和堆叠

zhaoguanhua的博客

08-01

761

Numpy之stack()、hstack()、vstack()用法

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numpy 数组叠加

TH_NUM的博客

05-15

7842

#coding:utf-8 import numpy as np ## 数组的堆叠 a=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] b=[['e',2,5],[10,11,12],[14,15,16]] print("a:",a) #注意水平堆叠，输入的数组对应处需要相同的维度(列数相同) c=np.hstack((a,b)) print("c:",c) #concatente ...

numpy 堆叠

qq_51250393的博客

10-11

1478

stack stack的意思是堆叠的意思，所谓的堆叠就是将两个ndarray对象堆叠在一起组合成一个新的ndarray对象。根据堆叠的方向不同分为hstack以及vstack两种。 hstack 假如你是某公司的HR，需要记录公司员工的一些基本信息。可能你现在已经记录了如下信息：工号姓名出生年月联系电话 1 张三 1988.12 13323332333 2 李四 1987.2 15966666666 3 王五 19

NumPy将不同的数组堆叠在一起——《Python数学函数库NumPy》

Python老吕的博客

05-21

1529

NumPy的堆叠功能为处理不同维度的数组提供了强大的工具。通过灵活使用vstackhstack和dstack等函数，我们可以轻松地将不同的数组组合在一起，构建出复杂的数据结构。然而，在实际应用中，我们需要注意形状匹配、内存消耗和性能优化等问题，以确保堆叠操作的正确性和高效性。通过合理利用NumPy的堆叠功能和其他高级特性，我们可以更加高效地处理和分析数据，推动科学研究和机器学习等领域的发展。👨‍💻博主Python老吕评论，您的举手之劳将对我提供了无限的写作动力！🤞🔥《Python全栈工程师》

NumPy 沿不同轴将数组堆叠在一起

autumn20080101的专栏

01-17

2312

组合(stack)不同的数组几种方法可以沿不同轴将数组堆叠在一起： >>> a = floor(10*random.random((2,2))) >>> a array([[ 1., 1.], [ 5., 8.]]) >>> b = floor(10*random.random((2,2))) >>> b array([[ 3., 3.], [ 6., 0

numpy 学习：数组的拼接、堆叠和拆分

悦光阴的博客

01-05

2392

拼接不会改变数组的维度，而堆叠会增加新的轴。一，拼接如果要把两份数据组合到一起，需要拼接操作。 numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0, out=None) 参数axis默认值是0，标识按照行来拼接，如果设置为None，那么所有的数组将展开为一维，并拼接在一起。对二维数组进行拼接 x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, ...

Numpy数组的堆叠

XadxShapes的博客

10-10

578

其中，堆叠（stacking）操作是一种常见的方式，可以将多个数组按照指定的维度进行拼接。其中，堆叠（stacking）操作是一种常见的方式，可以将多个数组按照指定的维度进行拼接。具体而言，它将数组按照维度的深度进行拼接，要求拼接的数组在其他维度上保持一致。具体而言，它将数组按照维度的深度进行拼接，要求拼接的数组在其他维度上保持一致。方法将它们深度堆叠。最终的结果是一个包含了两个数组的新数组，其中数组的维度深度增加了一维。最终的结果是一个包含了两个数组的新数组，其中数组的维度深度增加了一维。

numpy 进行数组拼接,分别在行和列上合并的实例

09-20

在进行数据分析时，经常需要处理多维数据...通过本篇实例分享，相信大家会对NumPy数组拼接有更深刻的理解，并能将其应用到实际的工作中去。希望这篇内容对大家的学习和工作有所帮助，并请大家继续支持我们，共同进步。

numpy如何叠加两个数组

weixin_45061570的博客

01-07

6819

numpy 中将数组叠加方法1.用 np.vstack() <垂直方向叠加> np.hstack() <水平方向叠加> 例如： a = np.arange(10).reshape(2,-1) # 创建一个0-9的一维数组，然后转成2行列的二维数组 b = np.repeat(1,10).reshape(2,-1) # 创建一个十个1重复的一维数组，方法2，用 np....

numpy基础-堆叠数组函数总结

太阳当空照，花儿对我笑，微风轻轻拂，心情无限好。

02-21

517

可以看到，进行stack的两个数组必须有相同的形状，同时，输出的结果的维度是比输入的数组都要多一维的。tup是数组序列(元组、列表、数组)，数组必须在所有轴上具有相同的shape，除了第一个轴。hstack()的函数原型：hstack(tup) ，参数tup可以是元组，列表，或者numpy数组，返回结果为numpy的数组。注意：axis指定的维度（即拼接的维度）可以是不同的，但是axis之外的维度（其他维度）的长度必须是相同的。是vertically的缩写，代表垂直（沿着行）堆叠数组，这里的。

Numpy（数组操作，函数）

最新发布

2301_82191992的博客

08-04

300

本文介绍了NumPy库中常用的数组操作和函数方法。数组操作部分包括数组连接(concatenate)、堆叠(stack)、水平/垂直拼接(hstack/vstack)、分割(split/hsplit/vsplit)、大小调整(resize)、元素增删(append/insert/delete)和去重(unique)等功能。函数部分涵盖字符串处理(连接、分割、大小写转换等)、数学运算(三角函数、取整、幂运算等)和统计功能(极值、百分位数、平均值等)。这些方法为NumPy数组处理提供了全面的操作支持，适用于各种

numpy的数组深度叠加dstack详解

老猿Python

03-19

1967

numpy的dstack函数用于沿着第三个维度（深度）将数组堆叠起来。它将多个数组按照深度方向进行堆叠，生成一个新的数组。本文通过案例介绍了dstack对不同维度数组的操作影响。

Python个人深度学习库笔记-1.Numpy（2）

Wty030226的博客

06-24

1052

在上一期讲解了Numpy库的基础应用，本期继续说明Numpy对数组的高级操作、广播和部分高级数学运算，下一期讲解剩余的信号处理、傅里叶滤波、线性滤波和时间序列分析。

numpy数组叠加

qq_41893964的博客

05-21

4053

关于numpy的储存形式以及np.r_和np.c_以及hstack和vstack的使用提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录关于numpy的储存形式以及np.r_和np.c_以及hstack和vstack的使用` 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加`前言针对于一维数组的存储方式，即(n,)存储为列向量一、创建一个

numpy关于两个array叠加操作

包龙星的剑

08-01

3551

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

python numpy 矩阵堆叠

fu6543210的博客

06-27

9309

在实际操作中，遇到了矩阵堆叠的操作，本来想着自己写一个函数，后来想，应该有库函数，于是一阵找寻import numpy as np a = np.array([1,2,3]) b = np.array([4,5,6]) np.stack((a,b)) #默认行堆叠输出： array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) np.vstack((a, b)) 输出： arr...

Python中numpy数组的合并