Соединение массивов NumPy

Обычные функции для подключения массивов:

Соединение массивов по оси (numpy.concatenate)

Соединение означает放置 содержимого двух или более массивов в один массив.
В SQL мы соединяем таблицы по ключу, а в NumPy мы соединяем массивы по оси.

Функция numpy.concatenate используется для соединения двух или нескольких массивов по заданной оси, формат如下:

numpy.concatenate((a1,　a2,　...),　axis)

Описание параметров:

a1, a2, ...: массивы одного типаaxis: ось, по которой соединяются массивы, по умолчанию 0

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3,4,5],[3,4,5,6,7]])
print('Первый массив:')
print(a)
print('\n')
b = np.array([[5,6,7,8,9],[7,8,9,10,11]])
print('Второй массив:')
print(b)
print('\n')
　# Дименсии двух массивов одинаковы
print　('Соединение двух массивов по оси 0:')
print　(np.concatenate((a,b)))
print('\n')
print　('Соединение двух массивов по оси 1:')
print　(np.concatenate((a,b),axis　=　1))

Результат вывода:

[[　5　6　7　8　9]
[　7　8　9　10　11]
Соединение двух массивов по оси 0:
[[　1　2　3　4　5]
[　3　4　5　6　7]
[　5　6　7　8　9]
[　7　8　9　10　11]
Соединение двух массивов по оси 1:
[[　1　2　3　4　5　5　6　7　8　9]
[　3　4　5　6　7　7　8　9　10　11]

Соединение массивов с помощью функции стека (numpy.stack)

Функция numpy.stack используется для соединения последовательности массивов по новому оси, формат如下:

numpy.stack(arrays,　axis)

Описание параметров:

sequence of arrays with the same shapeaxis: возвращает ось в массиве, по которой выполняется stacking

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3,4,5],[3,4,5,6,7]])
print('Первый массив:')
print(a)
print('\n')
b = np.array([[5,6,7,8,9],[7,8,9,10,11]])
print('Второй массив:')
print(b)
print('\n')
print　('Стекание двух массивов по оси 0:')
print　(np.stack((a,b),0))
print('\n')
print　('Стекание двух массивов по оси 1:')
print　(np.stack((a,b),1))

Результат вывода следующим образом:

Первый массив:
[[1　2　3　4　5]
[3　4　5　6　7]
Второй массив:
[[　5　6　7　8　9]
[　7　8　9　10　11]
Стекание двух массивов по оси 0:
[[[　1　2　3　4　5]
[　3　4　5　6　7]]
[[　5　6　7　8　9]
[　7　8　9　10　11]]]
Стекание двух массивов по оси 1:
[[[　1　2　3　4　5]
[　5　6　7　8　9]
[　3　4　5　6　7]
[　7　8　9　10　11]]]

Стекание массивов по строкам (numpy.hstack)

numpy.hstack является вариацией функции numpy.stack, которая создает массивы, используя горизонтальное堆积.

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3,4,5],[3,4,5,6,7]])
print('Первый массив:')
print(a)
print('\n')
b = np.array([[5,6,7,8,9],[7,8,9,10,11]])
print('Второй массив:')
print(b)
print('\n')
print　('Горизонтальное堆积:')
c = np.hstack((a,b))
print(c)
print('\n')

Результат вывода следующим образом:

Первый массив:
[[1　2　3　4　5]
　[3　4　5　6　7]
Второй массив:
[[　5　6　7　8　9]
　[　7　8　9　10　11]
Горизонтальное堆积:
[[　1　2　3　4　5　5　6　7　8　9]
　[　3　4　5　6　7　7　8　9　10　11]

Стекание массивов по столбцам (numpy.vstack)

numpy.vstack является вариацией функции numpy.stack, которая создает массивы, используя вертикальное堆积.

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3,4,5],[3,4,5,6,7]])
print('Первый массив:')
print(a)
print('\n')
b = np.array([[5,6,7,8,9],[7,8,9,10,11]])
print('Второй массив:')
print(b)
print('\n')
print('Вертикальный стек:')
c = np.vstack((a, b))
print(c)

Результат вывода:

Первый массив:
[[1　2　3　4　5]
　[3　4　5　6　7]
Второй массив:
[[　5　6　7　8　9]
　[　7　8　9　10　11]
Вертикальный стек:
[[　1　2　3　4　5]
　[　3　4　5　6　7]
　[　5　6　7　8　9]
　[　7　8　9　10　11]

Стек по высоте (numpy.dstack)

NumPy предоставляет вспомогательную функцию: dstack() для стека по высоте, которая имеет одинаковую глубину.

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3,4,5],[3,4,5,6,7]])
b = np.array([[5,6,7,8,9],[7,8,9,10,11]])
arr = np.dstack((a, b))
print(arr)

Результат вывода:

[[[　1　5]
　　[　2　6]
　　[　3　7]
　　[　4　8]
　　[　5　9]]
　[[　3　7]
　　[　4　8]
　　[　5　9]
　　[　6　10]
　　[　7　11]]]