Numpy 不同维度数组的拼接

在数据科学和机器学习中，数组的拼接操作是很常见的。Numpy是一个Python库，其提供了很多功能强大的方法实现数组的拼接操作。但是，当我们要拼接的数组的维度不一致时，就会遇到很多问题，本文将介绍如何用Numpy解决不同维度数组的拼接问题。

阅读更多：Numpy 教程

合并一维数组

如果两个一维数组要进行拼接操作，可以使用concatenate()函数或者stack()函数实现。下面的例子展示了如何使用这两个函数将两个一维数组进行拼接：

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])

#使用concatenate()函数
concatenated_arr = np.concatenate((arr1, arr2))
print(concatenated_arr)

#使用stack()函数
stacked_arr = np.stack((arr1, arr2))
print(stacked_arr)

输出结果：

[1 2 3 4 5 6]
[[1 2 3]
 [4 5 6]]

合并二维数组

如果要合并的是两个二维数组，我们需要按照指定的轴进行拼接。例如，如果要按照行的方向进行拼接，需要将轴参数设置为1，如果按照列的方向进行拼接，需要将轴参数设置为0。

import numpy as np

arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

#沿着第一条轴（行）拼接
concatenated_arr_by_columns = np.concatenate((arr1, arr2), axis=1)
print(concatenated_arr_by_columns)

#沿着第二条轴（列）拼接
concatenated_arr_by_rows = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0)
print(concatenated_arr_by_rows)

输出结果：

[[1 2 5 6]
 [3 4 7 8]]
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]
 [7 8]]

合并三维及以上维度数组

如果要合并的是三维以上的数组，可以使用Numpy的stack()函数。stack()函数可以按照指定的轴对数组进行拼接操作。下面的例子展示了如何使用stack()函数拼接三维数组：

import numpy as np

arr1 = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
arr2 = np.array([[[9, 10], [11, 12]], [[13, 14], [15, 16]]])

#沿着第一条轴（深度）拼接
stacked_by_depth = np.stack((arr1, arr2), axis=0)
print(stacked_by_depth)

#沿着第二条轴（行）拼接
stacked_by_rows = np.stack((arr1, arr2), axis=1)
print(stacked_by_rows)

#沿着第三条轴（列）拼接
stacked_by_columns = np.stack((arr1, arr2), axis=2)
print(stacked_by_columns)

输出结果：

[[[[ 1  2]
   [ 3  4]]

  [[ 5  6]
   [ 7  8]]]


 [[[ 9 10]
   [11 12]]

  [[13 14]
   [15 16]]]]


[[[[ 1  2]
   [ 3  4]]

  [[ 9 10]
   [11 12]]]


 [[[ 5  6]
   [ 7  8]]

  [[13 14]
   [15 16]]]]


[[[[ 1  2]
   [ 9 10]]

  [[ 3  4]
  [11 12]]]


 [[[ 5  6]
   [13 14]]

  [[ 7  8]
   [15 16]]]]

不同维度数组的拼接

如果要拼接的数组的维度不同，可以通过reshape()函数或者newaxis操作进行维度变换，使得这些数组的维数变成相同的。下面的例子展示了如何使用这些方法将不同维度的数组进行拼接：

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([[4], [5], [6]])

# 将arr1变形为2D数组
arr1_2d = arr1.reshape((3, 1))

# 使用concatenate()函数
concatenated_arr = np.concatenate((arr1_2d, arr2), axis=1)
print(concatenated_arr)

# 使用newaxis操作
newaxis_arr1 = arr1[:, np.newaxis]
concatenated_arr_2 = np.concatenate((newaxis_arr1, arr2), axis=1)
print(concatenated_arr_2)

输出结果：

[[1 4]
 [2 5]
 [3 6]]

[[1 4]
 [2 5]
 [3 6]]

以上两条语句的输出结果相同，这是因为我们使用了相同的轴进行拼接，所以得到的结果相同。不同维度数组拼接的难点在于如何将不同维度的数组转换为相同维度的数组，通过reshape()函数或者newaxis操作可以实现这种转换。

总结

Numpy拥有强大的数组操作功能，并且可以轻松处理不同维度的数组拼接操作。通过本文的演示，我们现在已经了解了如何处理一维、二维、三维及以上维度的数组拼接，以及不同维度的数组拼接。这些技巧在数据科学和机器学习中非常有用，可以让我们更加高效地进行数据处理和分析工作。