一.数组的拼接

 import numpy as np
x=np.array([,,])
x2=np.array([,,])
np.concatenate([x,x2])

输出:array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

 grid=np.array(
[[,,],
[,,]])
 np.concatenate([grid,grid])

输出:

array([[, , ],
[, , ],
[, , ],
[, , ]])
 np.concatenate([grid,grid],axis=)

输出:

array([[, , , , , ],
[, , , , , ]])

如果我们不加上按照哪个轴(axis)进行拼接,那么则默认为通过第0个轴进行拼接,第0个轴是我们数组的横轴

第一个轴则是数组的数轴,我们平时画xy轴二维平面坐标系的时候,也是按照先横轴后数轴的形式来画的,这也是我们计算机的习惯。如果您不想利用这种利用加参数表示哪个轴的方式,则可以直接利用新的函数,vstack(垂直拼接),和hstack(水平拼接)进行数组的拼接。v在英语里是vertical的意思,h是honrizontal的意思,这两个英语单词在我们的安卓开发当中十分常用,一个是表示了线性布局的垂直布局,一个是表示了线性布局是水平布局。下面展示我们利用更简单的函数进行的数组的拼接:

 np.vstack([grid,grid])
array([[, , ],
[, , ],
[, , ],
[, , ]])
 np.hstack([grid,grid])
array([[, , , , , ],
[, , , , , ]])

得解也。

二.数组的分裂

第一种方法,按照数组的节点进行分裂,split函数当中的中括号表示分裂节点的位置:

>>> x=np.array([,,,,,,])
>>> x1,x2,x3=np.split(x,[,])
>>> x1
array([, ])
>>> x2
array([, ])
>>> x3
array([ , , ])

第二种方法:

然后数组的分裂也具备了前缀为v或者h的函数,首先建立二维gird数组,利用如下:

>>> grid
array([[ , , , ],
[ , , , ],
[ , , , ],
[, , , ]])

利用vsplit进行分裂:

>>> x1,x2=np.vsplit(gird,[])
>>> x1
array([[, , , ],
[, , , ]])
>>> x2
array([[ , , , ],
[, , , ]])

第三种方法:利用hsplit进行分裂

>>> x1,x2=np.hsplit(gird,[])
>>> x1
array([[ , ],
[ , ],
[ , ],
[, ]])
>>> x2
array([[ , ],
[ , ],
[, ],
[, ]])

中括号当中的2表示的是相对分裂点的位置,可以根据自己的需求进行相应的改变。

NumPy实现数组的拼接和分裂的更多相关文章

  1. Numpy数组基本操作(数组索引,数组切片以及数组的形状,数组的拼接与分裂)

    一:数组的属性 每个数组都有它的属性,可分为:ndim(数组的维度),shape(数组每个维度的大小),size(数组的总大小),dtype(数组数据的类型) 二:数组索引 和python列表一样,N ...

  2. numpy 数组的拼接

    一.数组的拼接 1.水平拼接 a.格式 np.hstack((数组1, 数组2)) # 注意: 值是元祖 # 0轴长要相同 b.例子 import numpy as np arr1 = np.aran ...

  3. NumPy 迭代数组

    NumPy 迭代数组 NumPy 迭代器对象 numpy.nditer 提供了一种灵活访问一个或者多个数组元素的方式. 迭代器最基本的任务的可以完成对数组元素的访问. 接下来我们使用 arange() ...

  4. 找出numpy array数组的最值及其索引

    在list列表中,max(list)可以得到list的最大值,list.index(max(list))可以得到最大值对应的索引 但在numpy中的array没有index方法,取而代之的是where ...

  5. python 工具 字符串转numpy浮点数组

    不同的数字之间使用 空格“ ”,“$”,"*"等隔开,支持带小数点的字符串NumArray=str2num(LineString,comment='#')将字符串中的所有非Doub ...

  6. Numpy | 04 数组属性

    NumPy 数组的维数称为秩(rank),一维数组的秩为 1,二维数组的秩为 2,以此类推. 在 NumPy中,每一个线性的数组称为是一个轴(axis),也就是维度(dimensions).比如说,二 ...

  7. numpy使用数组进行数据处理

    numpy使用数组进行数据处理 meshgrid函数 理解: 二维坐标系中,X轴可以取三个值1,2,3, Y轴可以取三个值7,8, 请问可以获得多少个点的坐标? 显而易见是6个: (1,7)(2,7) ...

  8. js 数组的拼接

    数组的拼接 var a = [1,2,3,4,5,6]; var b=["foo","bar", "fun"]; 最终的结果是: [ 1,2 ...

  9. python数据分析 Numpy基础 数组和矢量计算

    NumPy(Numerical Python的简称)是Python数值计算最重要的基础包.大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础. NumPy的部分功能如下: ndarray,一个具 ...

随机推荐

  1. Tuple<T1,T2,.........T> 元组简单使用

    元组:一个数据结构,逗号分隔,用于传递一个程序或者操作系统的一系列值得组合 NET Framework直接支持一至七元素得数组 Tuple<T1> Tuple<T1,T2> T ...

  2. centos7.2安装及管理docker

    使用的操作系统是是centos7.2,按照官方的推荐的配置,把linux内核升级到3.8以上.安装步骤如下: 1.升级内核版本(包含aufs)cd /etc/yum.repos.dwget http: ...

  3. IO相关Demo

    这几天复习了IO相关知识 只为记录,好记性不如烂笔头 有误请指正 ありがとうございます. 我的公众号 作者:晨钟暮鼓c个人微信公众号:程序猿的月光宝盒 1.判断存在,存在改名,并延迟删除,不存在新建 ...

  4. Java操作数据库——使用连接池连接数据库

    Java操作数据库——使用连接池连接数据库 摘要:本文主要学习了如何使用JDBC连接池连接数据库. 传统方式和连接池方式 传统方式的步骤 使用传统方式在Java中使用JDBC连接数据库,完成一次数据库 ...

  5. Abp小知识-如何全局设置DontWrapResult属性

    demo地址 GitHub相关demo地址:https://github.com/PuzzledAlien/DotNetCore_Practice/tree/master/ABP.Demo/WebAp ...

  6. 简约工作汇报总结演讲辩论创业投资PPT模板

    不管是什么风格的PPT模板,排版布局条例清新,画面干净,也会跟文字内容相辅相成,完成一个好的学生答辩PPT.  模版来源:http://ppt.dede58.com/gongzuohuibao/262 ...

  7. JQuery Deferred对象使用小结

    场景描述 如下,打开页面时,获取默认选中的项目,同时也会初始化Combobox下拉框下拉列表数据 问题描述 获取默认选中项目及下拉列表的js函数位于common.js文件,类似如下: // 根据项目类 ...

  8. 关于Java的多线程Runnable的个人理解(基础,不讲概念)

    背景说明: 在学了Java的多线程(继承Thread,Runnable)以后,我出于好奇,就想知道java到底是不是多线程的,不能它说自己是多线程就是多线程,自己想验证一下,于是我就想测试一下,但继承 ...

  9. Django后台应用管理名称修改

    目标修改位置: 相应需要修改代码位置 然后在APP目录下的这里添加此行  再重启Django 即可得到

  10. [日常] win10开启和安装ubuntu子系统

    在控制面板的程序与功能里启用和关闭windows功能打开,适用于linux的windows子系统 在微软商店里搜索ubuntu,直接点击安装就可以了 安装完成后的windows与linux的磁盘映射见 ...