numpy concatenate数组拼接方法示例介绍-6ren

numpy concatenate数组拼接方法示例介绍

转载作者：qq735679552 更新时间：2022-09-28 22:32:09

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数组拼接方法一。

思路：首先将数组转成列表，然后利用列表的拼接函数append()、extend()等进行拼接处理，最后将列表转成数组.

示例1:

 
    ? 
   
 
     
       
       
         >>>  
         import 
         numpy as np 
        
 
         >>> a 
         = 
         np.array([ 
         1 
         , 
         2 
         , 
         5 
         ]) 
        
 
         >>> b 
         = 
         np.array([ 
         10 
         , 
         12 
         , 
         15 
         ]) 
        
 
         >>> a_list 
         = 
         list 
         (a) 
        
 
         >>> b_list 
         = 
         list 
         (b) 
        

            
        
 
         >>> a_list.extend(b_list) 
        

            
        
 
         >>> a_list 
        
 
         [ 
         1 
         ,  
         2 
         ,  
         5 
         ,  
         10 
         ,  
         12 
         ,  
         15 
         ] 
        
 
         >>> a 
         = 
         np.array(a_list) 
        
 
         >>> a 
        
 
         array([  
         1 
         ,  
         2 
         ,  
         5 
         ,  
         10 
         ,  
         12 
         ,  
         15 
         ]) 
        
 
     
 
   

该方法只适用于简单的一维数组拼接，由于转换过程很耗时间，对于大量数据的拼接一般不建议使用。。

数组拼接方法二。

思路：numpy提供了numpy.append(arr, values, axis=none)函数。对于参数规定，要么一个数组和一个数值；要么两个数组，不能三个及以上数组直接append拼接.

示例2:

 
    ? 
   
 
     
       
       
         >>> a 
         = 
         np.arange( 
         5 
         ) 
        
 
         >>> a 
        
 
         array([ 
         0 
         ,  
         1 
         ,  
         2 
         ,  
         3 
         ,  
         4 
         ]) 
        
 
         >>> np.append(a, 
         10 
         ) 
        
 
         array([  
         0 
         ,  
         1 
         ,  
         2 
         ,  
         3 
         ,  
         4 
         ,  
         10 
         ]) 
        
 
         >>> a 
        
 
         array([ 
         0 
         ,  
         1 
         ,  
         2 
         ,  
         3 
         ,  
         4 
         ]) 
        

            
        
 
           
        

            
        
 
         >>> b 
         = 
         np.array([ 
         11 
         , 
         22 
         , 
         33 
         ]) 
        
 
         >>> b 
        
 
         array([ 
         11 
         ,  
         22 
         ,  
         33 
         ]) 
        
 
         >>> np.append(a,b) 
        
 
         array([  
         0 
         ,  
         1 
         ,  
         2 
         ,  
         3 
         ,  
         4 
         ,  
         11 
         ,  
         22 
         ,  
         33 
         ]) 
        

            
        
 
           
        

            
        
 
         >>> a 
        
 
         array([[ 
         1 
         ,  
         2 
         ,  
         3 
         ], 
        
 
              
         [ 
         4 
         ,  
         5 
         ,  
         6 
         ]]) 
        
 
         >>> b 
         = 
         np.array([[ 
         7 
         , 
         8 
         , 
         9 
         ],[ 
         10 
         , 
         11 
         , 
         12 
         ]]) 
        
 
         >>> b 
        
 
         array([[  
         7 
         ,  
         8 
         ,  
         9 
         ], 
        
 
              
         [ 
         10 
         ,  
         11 
         ,  
         12 
         ]]) 
        
 
         >>> np.append(a,b) 
        
 
         array([  
         1 
         ,  
         2 
         ,  
         3 
         ,  
         4 
         ,  
         5 
         ,  
         6 
         ,  
         7 
         ,  
         8 
         ,  
         9 
         ,  
         10 
         ,  
         11 
         ,  
         12 
         ]) 
        
 
     
 
   

numpy的数组没有动态改变大小的功能，numpy.append()函数每次都会重新分配整个数组，并把原来的数组复制到新数组中.

数组拼接方法三。

思路：numpy提供了numpy.concatenate((a1,a2,...), axis=0)函数。能够一次完成多个数组的拼接。其中a1,a2,...是数组类型的参数。

示例3:

 
    ? 
   
 
     
       
       
         >>> a 
         = 
         np.array([ 
         1 
         , 
         2 
         , 
         3 
         ]) 
        
 
         >>> b 
         = 
         np.array([ 
         11 
         , 
         22 
         , 
         33 
         ]) 
        
 
         >>> c 
         = 
         np.array([ 
         44 
         , 
         55 
         , 
         66 
         ]) 
        
 
         >>> np.concatenate((a,b,c),axis 
         = 
         0 
         )  
         # 默认情况下，axis=0可以不写 
        
 
         array([  
         1 
         ,  
         2 
         ,  
         3 
         ,  
         11 
         ,  
         22 
         ,  
         33 
         ,  
         44 
         ,  
         55 
         ,  
         66 
         ])  
         #对于一维数组拼接，axis的值不影响最后的结果 
        

            
        
 
           
        

            
        
 
         >>> a 
         = 
         np.array([[ 
         1 
         , 
         2 
         , 
         3 
         ],[ 
         4 
         , 
         5 
         , 
         6 
         ]]) 
        
 
         >>> b 
         = 
         np.array([[ 
         11 
         , 
         21 
         , 
         31 
         ],[ 
         7 
         , 
         8 
         , 
         9 
         ]]) 
        
 
         >>> np.concatenate((a,b),axis 
         = 
         0 
         ) 
        
 
         array([[  
         1 
         ,  
         2 
         ,  
         3 
         ], 
        
 
              
         [  
         4 
         ,  
         5 
         ,  
         6 
         ], 
        
 
              
         [ 
         11 
         ,  
         21 
         ,  
         31 
         ], 
        
 
              
         [  
         7 
         ,  
         8 
         ,  
         9 
         ]]) 
        

            
        
 
         >>> np.concatenate((a,b),axis 
         = 
         1 
         )  
         #axis=1表示对应行的数组进行拼接 
        
 
         array([[  
         1 
         ,  
         2 
         ,  
         3 
         ,  
         11 
         ,  
         21 
         ,  
         31 
         ], 
        
 
              
         [  
         4 
         ,  
         5 
         ,  
         6 
         ,  
         7 
         ,  
         8 
         ,  
         9 
         ]]) 
        
 
     
 
   

对numpy.append()和numpy.concatenate()两个函数的运行时间进行比较。

示例4:

 
    ? 
   
 
     
       
       
         >>>  
         from 
         time  
         import 
         clock as now 
        
 
         >>> a 
         = 
         np.arange( 
         9999 
         ) 
        
 
         >>> b 
         = 
         np.arange( 
         9999 
         ) 
        
 
         >>> time1 
         = 
         now() 
        
 
         >>> c 
         = 
         np.append(a,b) 
        
 
         >>> time2 
         = 
         now() 
        
 
         >>>  
         print 
         time2 
         - 
         time1 
        
 
         28.2316728446 
        
 
         >>> a 
         = 
         np.arange( 
         9999 
         ) 
        
 
         >>> b 
         = 
         np.arange( 
         9999 
         ) 
        
 
         >>> time1 
         = 
         now() 
        
 
         >>> c 
         = 
         np.concatenate((a,b),axis 
         = 
         0 
         ) 
        
 
         >>> time2 
         = 
         now() 
        
 
         >>>  
         print 
         time2 
         - 
         time1 
        
 
         20.3934997107 
        
 
     
 
   

可知，concatenate()效率更高，适合大规模的数据拼接。

ps：更多示例。

 
    ? 
   
         import 
         numpy as np 
        
         a  
         = 
         np.array([[ 
         1 
         ,  
         2 
         ], [ 
         3 
         ,  
         4 
         ]]) 
        
         a.shape 
        
         out[ 
         3 
         ]: ( 
         2 
         ,  
         2 
         ) 
        
         b  
         = 
         np.array([[ 
         5 
         ,  
         6 
         ]]) 
        
         b.shape 
        
         out[ 
         5 
         ]: ( 
         1 
         ,  
         2 
         ) 
        
         np.concatenate((a, b)) 
        
         out[ 
         6 
         ]:  
        
         array([[ 
         1 
         ,  
         2 
         ], 
        
         [ 
         3 
         ,  
         4 
         ], 
        
         [ 
         5 
         ,  
         6 
         ]]) 
        
         c 
         = 
         np.concatenate((a, b)) 
        
         c.shape 
        
         out[ 
         8 
         ]: ( 
         3 
         ,  
         2 
         ) 
        
         d  
         = 
         np.concatenate((a, b), axis 
         = 
         0 
         ) 
        
         d.shape 
        
         out[ 
         10 
         ]: ( 
         3 
         ,  
         2 
         ) 
        
         e  
         = 
         np.concatenate((a, b), axis 
         = 
         1 
         ) 
        
         traceback (most recent call last): 
        
         file 
         "<ipython-input-11-05a280a2cb02>" 
         , line  
         1 
         ,  
         in 
         <module> 
        
         e  
         = 
         np.concatenate((a, b), axis 
         = 
         1 
         ) 
        
         valueerror:  
         all 
         the  
         input 
         array dimensions  
         except 
         for 
         the concatenation axis must match exactly 
        
         e  
         = 
         np.concatenate((a, b.t), axis 
         = 
         1 
         ) 
        
         e.shape 
        
         out[ 
         13 
         ]: ( 
         2 
         ,  
         3 
         ) 
        
         import 
         numpy as np 
        
         a  
         = 
         np.array([[ 
         1 
         ,  
         2 
         ], [ 
         3 
         ,  
         4 
         ]]) 
        
         a.shape 
        
         out[ 
         3 
         ]: ( 
         2 
         ,  
         2 
         ) 
        
         b  
         = 
         np.array([[ 
         5 
         ,  
         6 
         ]]) 
        
         b.shape 
        
         out[ 
         5 
         ]: ( 
         1 
         ,  
         2 
         ) 
        
         np.concatenate((a, b)) 
        
         out[ 
         6 
         ]:  
        
         array([[ 
         1 
         ,  
         2 
         ], 
        
         [ 
         3 
         ,  
         4 
         ], 
        
         [ 
         5 
         ,  
         6 
         ]]) 
        
         c 
         = 
         np.concatenate((a, b)) 
        
         c.shape 
        
         out[ 
         8 
         ]: ( 
         3 
         ,  
         2 
         ) 
        
         d  
         = 
         np.concatenate((a, b), axis 
         = 
         0 
         ) 
        
         d.shape 
        
         out[ 
         10 
         ]: ( 
         3 
         ,  
         2 
         ) 
        
         e  
         = 
         np.concatenate((a, b), axis 
         = 
         1 
         ) 
        
         traceback (most recent call last): 
        
         file 
         "<ipython-input-11-05a280a2cb02>" 
         , line  
         1 
         ,  
         in 
         <module> 
        
         e  
         = 
         np.concatenate((a, b), axis 
         = 
         1 
         ) 
        
         valueerror:  
         all 
         the  
         input 
         array dimensions  
         except 
         for 
         the concatenation axis must match exactly 
        
         e  
         = 
         np.concatenate((a, b.t), axis 
         = 
         1 
         ) 
        
         e.shape 
        
         out[ 
         13 
         ]: ( 
         2 
         ,  
         3 
         )

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我.

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_38150441/article/details/80488800 。

最后此篇关于numpy concatenate数组拼接方法示例介绍的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于numpy concatenate数组拼接方法示例介绍的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！。

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