Python/numpy array join

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NumPy连接数组

连接NumPy数组

连接意味着将两个或多个数组的内容放在单个数组中。

在SQL中，我们基于键联接表，而在NumPy中，我们按轴联接数组。

我们传递要加入的数组序列 concatenate() 功能，以及轴。如果未显式传递轴，则将其视为0。

例

连接两个数组

  import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])

arr2 = np.array([4, 
  5, 6])

arr = np.concatenate((arr1, arr2))

print(arr)

例

沿行（轴= 1）联接两个二维数组：

  import numpy as np

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

arr2 = 
  np.array([[5, 6], [7, 8]])

arr = np.concatenate((arr1, arr2), axis=1)


print(arr)

使用堆栈函数连接阵列

堆叠与串联相同，唯一的不同是堆叠是沿着新轴完成的。

我们可以沿着第二个轴连接两个一维数组，这将导致它们一个放在另一个之上。叠加。

我们传递要加入的数组序列 stack() 方法与轴。如果未显式传递轴，则将其视为0。

例

  import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])

arr2 = 
  np.array([4, 5, 6])

arr = np.stack((arr1, arr2), axis=1)

print(arr)

沿行堆叠

NumPy提供了一个辅助功能： hstack() 沿行堆叠。

例

  import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])

arr2 = np.array([4, 
  5, 6])

arr = np.hstack((arr1, arr2))

print(arr)

沿列堆积

NumPy提供了一个辅助功能： vstack() 沿列堆叠。

例

  import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])

arr2 = np.array([4, 
  5, 6])

arr = np.vstack((arr1, arr2))

print(arr)

沿高度堆叠（深度）

NumPy提供了一个辅助功能： dstack() 沿高度堆叠，高度与深度相同。

例

  import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])

arr2 = np.array([4, 
  5, 6])

arr = np.dstack((arr1, arr2))

print(arr)