python中numpy库如何进行数组拼接

在Python中，使用NumPy库进行数组拼接非常简单。主要的方法有两种：numpy.concatenate()和numpy.stack()。这里分别介绍它们的用法。

1. numpy.concatenate()

numpy.concatenate()用于沿着一个轴将多个数组连接在一起。它需要以下参数：

• arrays：要连接的数组列表。这些数组必须在指定的轴上具有相同的大小。
• axis：沿着哪个轴进行拼接。默认值为0，表示沿着行轴（垂直方向）拼接；若为1，则表示沿着列轴（水平方向）拼接。

示例：

import numpy as np

# 创建两个数组
array1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
array2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 沿行轴拼接
result_axis0 = np.concatenate((array1, array2), axis=0)
print("沿行轴拼接结果：\n", result_axis0)

# 沿列轴拼接
result_axis1 = np.concatenate((array1, array2), axis=1)
print("沿列轴拼接结果：\n", result_axis1)

输出：

沿行轴拼接结果：
 [[1 2]
 [3 4]
 [5 6]
 [7 8]]
沿列轴拼接结果：
 [[1 2 5 6]
 [3 4 7 8]]

2. numpy.stack()

numpy.stack()用于将多个数组沿着新的轴堆叠在一起。它需要以下参数：

• arrays：要堆叠的数组列表。这些数组必须具有相同的大小。
• axis：沿着哪个轴进行堆叠。默认值为-1，表示自动选择合适的新轴进行堆叠。

示例：

import numpy as np

# 创建两个数组
array1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
array2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 沿新轴堆叠
result_axis0 = np.stack((array1, array2), axis=0)
print("沿新轴堆叠结果（行方向）：\n", result_axis0)

result_axis1 = np.stack((array1, array2), axis=1)
print("沿新轴堆叠结果（列方向）：\n", result_axis1)

输出：

沿新轴堆叠结果（行方向）：
 [[1 2]
 [3 4]
 [5 6]
 [7 8]]
沿新轴堆叠结果（列方向）：
 [[1 5]
 [2 6]
 [3 7]
 [4 8]]

注意：numpy.concatatenate()和numpy.stack()的主要区别在于，numpy.concatenate()会保持原始数组的形状，而numpy.stack()会创建一个新的数组，其形状为原始数组的形状加上新的维度。