numpy合并循环数组的array_Python中numpy数组的拼接、合并-优快云博客

本文介绍了Python中numpy数组的合并方法，包括水平组合、垂直组合、深度组合、column_stack()进行列组合以及row_stack()进行行组合。通过实例解析了不同组合方式的使用，并展示了如何使用'=='比较两个数组。

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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。

假设有两个数组a，b分别为：

>>> a
array(［0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [6, 7, 8］)
>>> b = a*2
>>> b
array(［ 0, 2, 4],
       [ 6, 8, 10],
       [12, 14, 16］)

1、水平组合

>>> np.hstack((a,b))
array(［ 0, 1, 2, 0, 2, 4],
       [ 3, 4, 5, 6, 8, 10],
       [ 6, 7, 8, 12, 14, 16］)

>>> np.concatenate((a,b),axis=1)
array(［ 0, 1, 2, 0, 2, 4],
       [ 3, 4, 5, 6, 8, 10],
       [ 6, 7, 8, 12, 14, 16］)

2、垂直组合

>>> np.vstack((a,b))
array(［ 0, 1, 2],
       [ 3, 4, 5],
       [ 6, 7, 8],
       [ 0, 2, 4],
       [ 6, 8, 10],
       [12, 14, 16］)

>>> np.concatenate((a,b),axis=0)
array(［ 0, 1, 2],
       [ 3, 4, 5],
       [ 6, 7, 8],
       [ 0, 2, 4],
       [ 6, 8, 10],
       [12, 14, 16］)

3、深度组合：沿着纵轴方向组合

>>> np.dstack((a,b))
array(［[ 0, 0],
        [ 1, 2],
        [ 2, 4］,

       ［ 3, 6],
        [ 4, 8],
        [ 5, 10］,

       ［ 6, 12],
        [ 7, 14],
        [ 8, 16］])