Python numpy数组拼接之np.concatenate、hstack 、vstack

在进行数据处理和分析时，我们经常会遇到需要将多个数组进行拼接的情况。在Python的数据科学和机器学习领域，NumPy是一个非常强大的库，它提供了许多用于数组操作的函数和方法。在本文中，我们将详细介绍NumPy中三种常用的数组拼接方法：np.concatenate、np.hstack和np.vstack。

1. np.concatenate

np.concatenate函数是NumPy中最基本和最常用的数组拼接方法。它可以在任意给定的轴上对多个数组进行拼接。下面是np.concatenate的函数签名：

np.concatenate((a1, a2, ...), axis=0, out=None)

其中：

• a1, a2, ...是要拼接的数组序列
• axis是要沿着拼接的轴方向，默认为0，即沿着第一个轴拼接
• out是可选的输出数组

让我们通过一些示例来理解np.concatenate的用法。

1.1 沿着行方向拼接

首先，我们将创建两个形状相同的二维数组 a和b，然后沿着行方向拼接它们。

import numpy as np

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

b = np.array([[7, 8, 9],
              [10, 11, 12]])

result = np.concatenate((a, b), axis=0)
print(result)

输出结果为：

[[ 1  2  3]
 [ 4  5  6]
 [ 7  8  9]
 [10 11 12]]

可以看到，我们使用np.concatenate函数将数组a和b沿着行方向拼接。结果是一个形状为(4, 3)的新数组。

1.2 沿着列方向拼接

接下来，我们将在列方向上拼接两个数组。让我们创建两个一维数组x和y，然后将它们沿着列方向进行拼接。

x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([4, 5, 6])

result = np.concatenate((x, y), axis=1)
print(result)

输出结果为：

[[1 2 3 4 5 6]]

我们可以看到，通过指定axis=1，我们将数组x和y沿着列方向拼接成了一个新数组。结果是一个形状为(1, 6)的二维数组。

1.3 多个数组拼接

除了拼接两个数组，np.concatenate还可以同时拼接多个数组。让我们看一个例子：

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.array([7, 8, 9])

result = np.concatenate((a, b, c))
print(result)

输出结果为：

[1 2 3 4 5 6 7 8 9]

在这个例子中，我们使用np.concatenate将数组a、b和c按顺序拼接成一个新的一维数组。

2. np.hstack

np.hstack函数用于在水平方向上拼接多个数组。它是np.concatenate函数的特例，当axis参数为1时相当于np.concatenate函数。下面是np.hstack的函数签名：

np.hstack(tup)

其中：
– tup是要拼接的数组序列

让我们通过一些示例来了解np.hstack的用法。

2.1 拼接二维数组

首先，我们创建两个形状相同的二维数组 a和b，然后在水平方向上拼接它们。

a = np.array([[1, 2],
              [3, 4]])

b = np.array([[5, 6],
              [7, 8]])

result = np.hstack((a, b))
print(result)

输出结果为：

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

我们可以看到，通过使用np.hstack函数，我们将数组a和b在水平方向上进行了拼接。

2.2 拼接一维数组

我们也可以使用np.hstack来拼接一维数组。让我们看一个例子：

x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([4, 5, 6])

result = np.hstack((x, y))
print(result)

输出结果为：

[1 2 3 4 5 6]

我们可以看到，通过使用np.hstack函数，我们将数组x和y在水平方向上进行了拼接。

3. np.vstack

np.vstack函数用于在垂直方向上拼接多个数组。它也是np.concatenate函数的特例，当axis参数为0时相当于np.concatenate函数。下面是np.vstack的函数签名：

np.vstack(tup)

其中：
– tup是要拼接的数组序列

让我们通过一些示例来了解np.vstack的用法。

3.1 拼接二维数组

首先，我们创建两个形状相同的二维数组 a和b，然后在垂直方向上拼接它们。

a = np.array([[1, 2],
              [3, 4]])

b = np.array([[5, 6],
              [7, 8]])

result = np.vstack((a, b))
print(result)

输出结果为：

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

我们可以看到，通过使用np.vstack函数，我们将数组a和b在垂直方向上进行了拼接。

3.2 拼接一维数组

我们也可以使用np.vstack来拼接一维数组。让我们看一个例子：

x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([4, 5, 6])

result = np.vstack((x, y))
print(result)

输出结果为：

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

我们可以看到，通过使用np.vstack函数，我们将数组x和y在垂直方向上进行了拼接。

总结

在本文中，我们详细介绍了NumPy中的三种数组拼接方法：np.concatenate、np.hstack和np.vstack。