Numpy array 合并

本文介绍了Numpy中数组合并的几种方法,包括np.vstack()进行垂直合并,np.hstack()实现水平合并,np.newaxis()用于转置,以及np.concatenate()用于处理多个矩阵或序列的合并操作。

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1、np.vstack() :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))) # vertical stack,属于一种上下合并,即对括号中的两个整体进行对应操作
[[1 1 1]
 [2 2 2]]

>>> C = np.vstack((A,B))
>>> print(A.shape,C.shape)
(3,) (2, 3)

2、np.hstack():水平合并

>>> D = np.hstack((A,B)) # horizontal stack,即左右合并
>>> print(D)
[1 1 1 2 2 2]
>>> print(A.shape,D.shape)
(3,) (6,)

3、np.newaxis():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)


>>> 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)

4、np.concatenate():针对多个矩阵或序列的合并操作

#axis参数很好的控制了矩阵的纵向或是横向打印,相比较vstack和hstack函数显得更加
>>> C = np.concatenate((A,B,B,A),axis=0)
>>> print(C)
[[1]
 [1]
 [1]
 [2]
 [2]
 [2]
 [2]
 [2]
 [2]
 [1]
 [1]
 [1]]

>>> D = np.concatenate((A,B,B,A),axis=1)
>>> print(D)
[[1 2 2 1]
 [1 2 2 1]
 [1 2 2 1]]

 

posted on 2018-07-28 21:30 Anhoo 阅读( ...) 评论( ...) 编辑 收藏
<think>嗯,用户现在想了解关于NumPy数组的使用方法和常见问题。首先,我需要整理一下用户提供的参考资料,看看里面有哪些关键点。引用[1]提到了array_split方法,可以沿不同轴拆分多维数组。引用[2]比较了Python列表和NumPy数组的区别,指出数组是多维的,存储效率更高。引用[3]提到TensorFlow2的model.fit支持输入NumPy数组。所以用户可能关心如何创建数组、基本操作、性能优化以及与机器学习框架的整合。 接下来,用户的问题可能涉及数组的创建、操作、与列表的区别、常见错误处理等。比如,如何高效地处理多维数据,拆分、合并数组,或者性能优化的方法。常见问题可能包括形状不匹配、数据类型错误,或者内存问题。 需要确保回答结构清晰,分点说明,并且给出代码示例。比如,先介绍数组的创建,然后基本操作,性能优势,常见问题及解决方法。最后生成相关问题,引导用户深入探讨。 另外,要注意引用资料的标注,比如在提到array_split时引用[^1],比较列表和数组时引用[^2],提到TensorFlow时引用[^3]。这样用户知道信息来源,增加可信度。 可能用户在使用NumPy数组时遇到了性能问题,或者对多维操作不太熟悉,需要实例说明。比如拆分数组的例子,展示axis参数的作用。或者如何处理形状不一致的报错,调整形状的方法。 最后,生成的相关问题要围绕用户可能进一步想了解的内容,比如与列表的性能对比,如何优化内存,或与机器学习框架结合使用的方法。这样可以帮助用户扩展知识,解决更深层次的问题。</think>### NumPy数组的使用方法与常见问题解答 #### 一、NumPy数组基础 1. **创建数组** NumPy数组(`ndarray`)可以通过`np.array()`函数从Python列表转换得到。例如: ```python import numpy as np a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 二维数组 ``` 与Python列表不同,NumPy数组要求所有元素类型一致,存储效率更高。 2. **多维操作** - **形状调整**:使用`reshape`方法调整数组维度: ```python arr = np.arange(12).reshape(3, 4) # 3行4列 ``` - **拆分数组**:通过`np.array_split`沿指定轴拆分,例如沿列拆分二维数组: ```python split_arr = np.array_split(arr, 2, axis=1) # 输出两个子数组 ``` #### 二、性能优势 1. **矢量化运算** NumPy支持直接对数组进行数学运算,无需循环: ```python a = np.array([1, 2, 3]) b = a * 2 # 结果为[2, 4, 6] ``` 这种方式比Python列表循环快数百倍。 2. **与机器学习框架整合** TensorFlow等框架可直接接收NumPy数组作为输入,例如`model.fit(x_train, y_train)`[^3]。 #### 三、常见问题与解决方法 1. **形状不匹配错误** - **问题**:操作中出现`ValueError: operands could not be broadcast together`。 - **解决**:使用`reshape`或`np.newaxis`对齐维度: ```python a = np.array([1, 2, 3]) b = a[:, np.newaxis] # 转换为列向量 ``` 2. **内存优化** - **问题**:大型数组占用内存过高。 - **解决**:指定数据类型(如`dtype=np.float32`)或使用稀疏矩阵。 3. **数据类型错误** - **问题**:混合类型导致数组元素被强制转换。 - **解决**:初始化时显式定义`dtype`: ```python arr = np.array([1, 2.5, "text"], dtype=object) ``` #### 四、应用场景示例 ```python # 生成随机数据并计算统计量 data = np.random.normal(0, 1, (100, 3)) # 100行3列的正态分布数据 mean = np.mean(data, axis=0) # 每列的均值 std = np.std(data, axis=0) # 每列的标准差 ```
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