Python数据分析 | numpy数组拼接

最新推荐文章于 2025-06-07 14:05:09 发布

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博客介绍了numpy对数组进行拼接的相关内容，主要提及数组拼接的函数，包括np.hstack用于水平拼接、np.vstack用于竖直拼接，以及np.concatenate通过设置不同axis值实现水平和竖直拼接。

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numpy对数组进行拼接

数组的拼接主要函数有：

np.hstack((a, b)) (水平拼接)
np.vstack((a, b)) (竖直拼接)
np.concatenate((a, b),axis=1) (水平拼接)
np.concatenate((a, b),axis=0) (竖直拼接)

import numpy as np

a = np.arange(12, dtype='int64').reshape(3,4)
b = np.array(list(range(15,27)), dtype='float32').reshape(3,4)
print('\n a数组为：\n',a)
print('\n b数组为：\n',b)

t1 = np.hstack((a, b))     #水平拼接
print('\n 水平拼接后：\n',t1)

t2 = np.vstack((a,b))      #竖直拼接
print('\n 竖直拼接后：\n',t2)

t3 = np.concatenate((a, b),axis=1) # (行,列) ----和hstack 一样(水平拼接)
print('\n t3数组为：\n',t3)

t4 = np.concatenate((a, b),axis=0) # (行,列) ---和vstack一样(竖直拼接)
print('\n t4数组为：\n',t4)

输出结果：

 a数组为：
 [[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]

 b数组为：
 [[15. 16. 17. 18.]
 [19. 20. 21. 22.]
 [23. 24. 25. 26.]]

 水平拼接后：
 [[ 0.  1.  2.  3. 15. 16. 17. 18.]
 [ 4.  5.  6.  7. 19. 20. 21. 22.]
 [ 8.  9. 10. 11. 23. 24. 25. 26.]]

 竖直拼接后：
 [[ 0.  1.  2.  3.]
 [ 4.  5.  6.  7.]
 [ 8.  9. 10. 11.]
 [15. 16. 17. 18.]
 [19. 20. 21. 22.]
 [23. 24. 25. 26.]]

 t3数组为：
 [[ 0.  1.  2.  3. 15. 16. 17. 18.]
 [ 4.  5.  6.  7. 19. 20. 21. 22.]
 [ 8.  9. 10. 11. 23. 24. 25. 26.]]

 t4数组为：
 [[ 0.  1.  2.  3.]
 [ 4.  5.  6.  7.]
 [ 8.  9. 10. 11.]
 [15. 16. 17. 18.]
 [19. 20. 21. 22.]
 [23. 24. 25. 26.]]