Python使用numpy模塊實現(xiàn)矩陣和列表的連接操作方法
Numpy模塊被廣泛用于科學(xué)和數(shù)值計算，自然有它的強大之處，之前對于特征處理中需要進行數(shù)據(jù)列表或者矩陣拼接的時候都是自己寫的函數(shù)來完成的，今天發(fā)現(xiàn)一個好玩的函數(shù)，不僅好玩，關(guān)鍵性能強大，那就是Numpy模塊自帶的矩陣、列表連接函數(shù)，實踐一下。
#!usr/bin/env python #encoding:utf-8 from __future__ import division ''' __Author__:沂水寒城 使用numpy模塊實現(xiàn)矩陣的連接操作 ''' import numpy as np def simple_test(): ''' 簡單的小實驗 ''' sim_one,sim_two=[1,5,8,0,3,6],[11,5,8,0,3] one_list=[[1,2,3],[1,2,1],[3,4,5],[4,5,6]] two_list=[[5,6,7],[6,7,8],[6,7,9],[0,4,7],[4,6,0],[2,9,1],[5,8,7],[9,7,8],[3,7,9]] three_list=[[0,4,3,7],[4,6,1,0],[2,5,9,1]] three_list=np.array(three_list) four_list=[[2,9,1],[5,8,7],[9,7,8],[3,7,9]] print '對一維列表連接結(jié)果為：' pring np.concatenate([sim_one,sim_two],axis=0) print '對兩個矩陣按行連接結(jié)果為：' print np.concatenate([one_list,two_list],axis=0) print '對兩個矩陣按列連接結(jié)果為：' print np.concatenate([one_list,three_list.T],axis=1) print np.concatenate([one_list,four_list],axis=1) if __name__ == '__main__': simple_test()
結(jié)果如下：
[Decode error - output not utf-8] [Decode error - output not utf-8] [ 1 5 8 0 3 6 11 5 8 0 3] 對兩個矩陣按行連接結(jié)果為： [[1 2 3] [1 2 1] [3 4 5] [4 5 6] [5 6 7] [6 7 8] [6 7 9] [0 4 7] [4 6 0] [2 9 1] [5 8 7] [9 7 8] [3 7 9]] 對兩個矩陣按列連接結(jié)果為： [[1 2 3 0 4 2] [1 2 1 4 6 5] [3 4 5 3 1 9] [4 5 6 7 0 1]] [[1 2 3 2 9 1] [1 2 1 5 8 7] [3 4 5 9 7 8] [4 5 6 3 7 9]] [Finished in 0.5s]
np.concatenate（）函數(shù)中，第一個參數(shù)為待合并的矩陣、列表，第二個參數(shù)為0則表示是按照行連接數(shù)據(jù)，為1則表示是按照列連接數(shù)據(jù)。
從上面結(jié)果可以看到對于一維列表，axis參數(shù)可以省略，對于二維列表當(dāng)axis為0時也可以省略
當(dāng)axis為1時，需要注意被連接的數(shù)據(jù)矩陣行數(shù)列數(shù)需要相同才行，否則會報錯：
AttributeError: 'list' object has no attribute 'T'
即，當(dāng)axis為1時，本質(zhì)上就是將矩陣以行為基準(zhǔn)對應(yīng)行的數(shù)據(jù)直接連接即可
當(dāng)axis為1時，本質(zhì)上就是將矩陣以列為基準(zhǔn)將數(shù)據(jù)以此向下堆放在一起即可
以上這篇Python使用numpy模塊實現(xiàn)矩陣和列表的連接操作方法就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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