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Python numpy實(shí)現(xiàn)數(shù)組合并實(shí)例(vstack,hstack)

更新時(shí)間：2018年01月09日 11:23:25 投稿：mengwei

這篇文章主要介紹了Python numpy實(shí)現(xiàn)數(shù)組合并（官網(wǎng)實(shí)例），涉及vstack,hstack的簡單用法，具有一定借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下

若干個(gè)數(shù)組可以沿不同的軸合合并到一起，vstack,hstack的簡單用法，

>>> a = np.floor(10*np.random.random((2,2)))
>>> a
array([[ 8., 8.],
    [ 0., 0.]])
>>> b = np.floor(10*np.random.random((2,2)))
>>> b
array([[ 1., 8.],
    [ 0., 4.]])
>>> np.vstack((a,b))
array([[ 8., 8.],
    [ 0., 0.],
    [ 1., 8.],
    [ 0., 4.]])
>>> np.hstack((a,b))
array([[ 8., 8., 1., 8.],
    [ 0., 0., 0., 4.]])

column_stack函數(shù)功能是將一個(gè)1D數(shù)組轉(zhuǎn)化成一個(gè)2D數(shù)組，相當(dāng)于將1D數(shù)組垂直排列。

>>> from numpy import newaxis
>>> np.column_stack((a,b))  # With 2D arrays
array([[ 8., 8., 1., 8.],
    [ 0., 0., 0., 4.]])
>>> a = np.array([4.,2.])
>>> b = np.array([2.,8.])
>>> a[:,newaxis] # This allows to have a 2D columns vector
array([[ 4.],
    [ 2.]])
>>> np.column_stack((a[:,newaxis],b[:,newaxis]))
array([[ 4., 2.],
    [ 2., 8.]])
>>> np.vstack((a[:,newaxis],b[:,newaxis])) # The behavior of vstack is different
array([[ 4.],
    [ 2.],
    [ 2.],
    [ 8.]])

對(duì)于多維數(shù)組，hstack沿第二軸，vstack沿第一條軸。

總結(jié)

以上就是本文關(guān)于Python numpy實(shí)現(xiàn)數(shù)組合并實(shí)例的全部內(nèi)容，希望對(duì)大家有所幫助。感興趣的朋友可以繼續(xù)參閱本站其他相關(guān)專題，如有不足之處，歡迎留言指出。感謝朋友們對(duì)本站的支持！

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