Python中numpy数组的合并

本文介绍了Python中使用numpy库进行数组合并的多种方法,包括np.append(), np.concatenate(), np.stack(), np.hstack(), np.vstack() 和 np.dstack()。详细解释了每种方法的特点及其适用场景,并提供了具体的参数介绍及实例。
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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。

方法一——append

parametersintroduction
arr待合并的数组的复制(特别主页是复制,所以要多耗费很多内存)
values用来合并到上述数组复制的值。如果指定了下面的参数axis的话,则这些值必须和arr的shape一致(shape[axis]之外都相等),否则的话,则没有要求。
axis要合并的轴

例程:
这里写图片描述

方法二——concatenate

parametersintroduction
*arrays这些数组除了在待合并的axis(默认为axis=0)上之外,必须具有相同的shape
axis待合并的轴,默认为0

例程:
这里写图片描述

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<think>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,但注意它会把不同维度的数组合并成一个一维数组。 引用[2]展示了使用`np.concatenate`合并列表中的多个数组,可以指定轴(axis)。 引用[3]展示了`np.r_`和`np.c_`用于垂直和水平拼接。 因此,我们可以总结几种常用的数组合并方法: 1. `np.append`:扁平化后合并(如果不指定轴,则先展平再合并,结果是一维的;如果指定轴,则沿着该轴合并,但要求维度匹配) 2. `np.concatenate`:最通用的方法,可以指定轴,要求所有数组的维度相同(除了合并的轴) 3. `np.stack`:沿着新的轴合并(注意:不在引用中,但也是常用方法,可以提及) 4. `np.vstack`(垂直堆叠)和`np.hstack`(水平堆叠):分别对应垂直和水平方向,可以看作`np.concatenate`在特定轴(vstack是axis=0,hstack是axis=1)的便捷方式。 5. `np.r_`和`np.c_`:类似于vstack和hstack,但更灵活(例如可以生成切片对象,也可以用于合并多个数组) 注意:用户引用中并没有提到`vstack`和`hstack`,但是提到了`r_`和`c_`,因此我们主要基于引用内容,但也可适当补充常见方法。 根据用户要求,我们需要生成相关问题,并且回答中引用的段落末尾添加引用标识。 回答结构: 1. 介绍Numpy数组合并的常用方法。 2. 分别给出示例(使用引用的例子,并补充其他方法的示例)。 3. 注意:用户提供的引用例子中,有些是直接可以使用的,我们尽量使用这些例子,并标注引用来源。 由于用户要求使用中文,我们将用中文回答。 </think>以下是 NumPy 数组合并的常用方法总结,结合引用内容: ### 1. `np.append()` - 扁平化合并 ```python import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([[4, 5, 6], [7, 8, 9]]) c = np.append(a, b) # 自动展平为一维数组 print(c) # 输出:[1 2 3 4 5 6 7 8 9] ``` > 特点: > - 自动扁平化不同维度的数组 > - 结果始终为一维数组[^1] ### 2. `np.concatenate()` - 轴向合并 ```python list1 = [np.array([[0,1,2],[3,4,5]]), np.array([[6,7,8],[9,10,11]])] result = np.concatenate(list1, axis=0) # 沿行方向合并 ``` > 输出: > ``` > [[ 0, 1, 2], > [ 3, 4, 5], > [ 6, 7, 8], > [ 9,10,11]] > ``` > 特点: > - 直接合并列表中的多个数组 > - 通过`axis`参数控制合并方向(0=垂直,1=水平)[^2] ### 3. `np.r_` / `np.c_` - 快速拼接 ```python ar1 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) ar2 = np.array([[7,8,9],[11,12,13]]) print(np.r_[ar1, ar2]) # 垂直拼接(沿行方向) # 输出:[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[11,12,13]] print(np.c_[ar1, ar2]) # 水平拼接(沿列方向) # 输出:[[1,2,3,7,8,9],[4,5,6,11,12,13]] ``` > 特点: > - `r_` 实现类似 `vstack` 的垂直拼接 > - `c_` 实现类似 `hstack` 的水平拼接[^3] ### 4. 扩展方法 - **`np.vstack()`**:垂直堆叠(等效 `np.r_`) - **`np.hstack()`**:水平堆叠(等效 `np.c_`) - **`np.stack()`**:新增维度合并(创建新轴) ### 选择建议 ✅ 优先使用 `np.concatenate()` - 最灵活可控 ✅ 快速原型用 `np.r_`/`np.c_` - 类似 MATLAB 语法 ⚠️ 慎用 `np.append()` - 仅当需要展平时使用
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