Numpy操作多维数组：连接、拆分、调整轴顺序

函数名	功能
concatenate	连接多个数组
vstack	沿第0轴连接数组
hstack	沿第1轴连接数组
column_stack	按列连接多个一维数组
split、array_split	将数组分为多段
transpose	重新设置轴的顺序
swapaxes	交换两个轴的顺序

一、连接数组

import numpy as np
a = np.arange(3)
b = np.arange(10,13)
print(a)
print(b)

[0 1 2]
[10 11 12]

1.最基本的函数：concatenate

np.concatenate((a,b)) # 默认axis=0

array([ 0,  1,  2, 10, 11, 12])

2.vstack：垂直连接数组(axis=0)

np.vstack((a,b))

array([[ 0,  1,  2],
       [10, 11, 12]])

3.hstack：水平连接数组(axis=1)

np.hstack((a,b))

array([ 0,  1,  2, 10, 11, 12])

4.c_[]对象：将向量按列合并

np.c_[a,b,a+b]

array([[ 0, 10, 10],
       [ 1, 11, 12],
       [ 2, 12, 14]])

二、拆分数组

1.split：严格平均划分

np.random.seed(42)
a = np.random.randint(0,10,12)
np.split(a,6) # 将数组a划分成相等的6份

[array([6, 3]),
 array([7, 4]),
 array([6, 9]),
 array([2, 6]),
 array([7, 4]),
 array([3, 7])]

2.array_split：尽量平均划分

np.array_split(a,5)

[array([6, 3, 7]),
 array([4, 6, 9]),
 array([2, 6]),
 array([7, 4]),
 array([3, 7])]

三、调整轴顺序

1.transpose：重新指定轴顺序

a = np.random.randint(0,10,(2,3,4,5))
print("原数组形状：",a.shape)
print("transpose:",np.transpose(a,(1,2,0,3)).shape)#重新指定轴0到3的顺序

原数组形状： (2, 3, 4, 5)
transpose: (3, 4, 2, 5)

2.swapaxes：交换两个轴

print("swapaxes:",np.swapaxes(a,1,2).shape)#交换轴1和2

swapaxes: (2, 4, 3, 5)