合并操作
import numpy as np
x=np.array([1,2,3])
y=np.array([3,2,1])
z=np.array([666,666,666])
np.concatenate([x,y,z])
‘‘‘
array([ 1, 2, 3, 3, 2, 1, 666, 666, 666])
’’’
#拼接 注意[]
A=np.array([[1,2,3],
[4,5,6]])
np.concatenate([A,A])
‘‘‘
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
’’’
#默认axis=0 沿第一个纬度拼接
np.concatenate([A,A],axis=1)
‘‘‘
array([[1, 2, 3, 1, 2, 3],
[4, 5, 6, 4, 5, 6]])
’’’
#沿第二个纬度拼接
np.concatenate([A,z])
# 报错 维度不同无法拼接
#需将z转化为多维
np.concatenate([A,z.reshape(1,-1)])
=np.vstack([A,z])
#竖直拼接
#不满足列相等会报错
B=np.full((2,2),100)
np.hstack([A,B])
#水平拼接
#不满足行相等会报错
分割操作
x=np.arange(2,10)
x1,x2,x3=np.split(x,[3,7])
#234
#5678
#9
x1,x2=np.split(x,[5])
A=np.arange(16).reshape([4,4])
A1,A2=np.split(A,[2])
#前两行 后两行
‘‘‘
array([[0, 1, 2, 3],
[4, 5, 6, 7]])
array([[ 8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15]])
’’’
#默认第一个维度
A1,A2=np.split(A,[2],axis=1)
#第二个维度
upper,lower=np.vsplit(A,[2])
#分割出前两行
left,right=np.hsplit(A,[2])
#分割出前两列
X,y=np.hsplit(A,[-1])
#-1最后一列分割出来
‘‘‘
array([[ 0, 1, 2],
[ 4, 5, 6],
[ 8, 9, 10],
[12, 13, 14]])
array([[ 3],
[ 7],
[11],
[15]])
’’’
y[:,0]
#所有的行 第0列
‘‘‘
array([ 3, 7, 11, 15])
’’’
