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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章numpy concatenate数组拼接方法示例介绍由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
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:
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1
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11
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13
|
>>>
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:
|
1
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26
27
|
>>> 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:
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19
|
>>> 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:
|
1
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4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
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|
>>>
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 。
|
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|
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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