numpy系列之数组合并(横向和纵向)

首先创建两个用于演示合并操作的数组。

import numpy as np
arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr1)

输出结果如下： [[1 2 3] [4 5 6]]

arr2 = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])
print(arr2)

输出结果如下： [[ 7 8 9] [10 11 12]]

1.横向合并

横向合并是指将两个行数相同的数组在列方向上进行拼接。与DataFrame不同，numpy数组合并无需依赖公共列，仅需将两个数组直接拼接。实现横向合并的方法包括concatenate、hstack和column_stack三种。

1.1 concatenate方法

使用concatenate方法时，需将待合并的数组以列表形式传入，并通过axis参数指定合并方向。当设置axis=1时，表示在列方向（即横向）上进行合并。

print(np.concatenate([arr1, arr2], axis=1))

输出结果如下： [[ 1 2 3 7 8 9] [ 4 5 6 10 11 12]]

1.2 hstack方法

使用hstack方法时，将待合并的数组以元组形式传入该函数，即可实现数组的横向合并。

print(np.hstack((arr1, arr2)))

输出结果如下： [[ 1 2 3 7 8 9] [ 4 5 6 10 11 12]]

1.3 column_stack方法

column_stack方法与hstack的功能基本一致，同样是将待合并的数组以元组形式传入该函数，从而实现数组的横向合并。

print(np.column_stack((arr1, arr2)))

输出结果如下： [[ 1 2 3 7 8 9] [ 4 5 6 10 11 12]]

2.纵向合并

纵向合并是指将两个列数相同的数组在行方向上进行拼接。实现纵向合并的方法包括concatenate、vstack和row_stack三种。

2.1 concatenate方法

使用concatenate方法进行纵向合并时，需将待合并的数组以列表形式传入，并通过axis参数指定合并方向。当设置axis=0时，表示在行方向（即纵向）上进行合并。

print(np.concatenate([arr1, arr2], axis=0))

输出结果如下： [[ 1 2 3] [ 4 5 6] [ 7 8 9] [10 11 12]]

2.2 vstack方法

vstack是与hstack对应的纵向合并方法。只需将待合并的数组以元组形式传入vstack函数，即可实现数组的纵向合并。

print(np.vstack((arr1, arr2)))

输出结果如下： [[ 1 2 3] [ 4 5 6] [ 7 8 9] [10 11 12]]

2.3 row_stack方法

row_stack是与column_stack对应的纵向合并方法。只需将待合并的数组以元组形式传入row_stack函数，即可实现数组的纵向合并。

print(np.row_stack((arr1, arr2)))

输出结果如下： [[ 1 2 3] [ 4 5 6] [ 7 8 9] [10 11 12]]

至此，关于numpy数组合并（横向和纵向）的介绍已完成。如需了解更多numpy数组合相关内容，可查阅本站过往文章或继续浏览后续教程。感谢支持！