Python numpy实现数组合并实例(vstack,hstack)
若干个数组可以沿不同的轴合合并到一起,vstack,hstack的简单用法,
>>> a = np.floor(10*np.random.random((2,2))) >>> a array([[ 8., 8.], [ 0., 0.]]) >>> b = np.floor(10*np.random.random((2,2))) >>> b array([[ 1., 8.], [ 0., 4.]]) >>> np.vstack((a,b)) array([[ 8., 8.], [ 0., 0.], [ 1., 8.], [ 0., 4.]]) >>> np.hstack((a,b)) array([[ 8., 8., 1., 8.], [ 0., 0., 0., 4.]])
column_stack函数功能是将一个1D数组转化成一个2D数组,相当于将1D数组垂直排列。
>>> from numpy import newaxis >>> np.column_stack((a,b)) # With 2D arrays array([[ 8., 8., 1., 8.], [ 0., 0., 0., 4.]]) >>> a = np.array([4.,2.]) >>> b = np.array([2.,8.]) >>> a[:,newaxis] # This allows to have a 2D columns vector array([[ 4.], [ 2.]]) >>> np.column_stack((a[:,newaxis],b[:,newaxis])) array([[ 4., 2.], [ 2., 8.]]) >>> np.vstack((a[:,newaxis],b[:,newaxis])) # The behavior of vstack is different array([[ 4.], [ 2.], [ 2.], [ 8.]])
对于多维数组,hstack沿第二轴,vstack沿第一条轴。
总结
以上就是本文关于Python numpy实现数组合并实例的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题,如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!
您可能感兴趣的文章:
- Python实现二维数组按照某行或列排序的方法【numpy lexsort】
- python中numpy包使用教程之数组和相关操作详解
- python中numpy基础学习及进行数组和矢量计算
相关推荐
-
python中numpy基础学习及进行数组和矢量计算
前言 在python 中有时候我们用数组操作数据可以极大的提升数据的处理效率,类似于R的向量化操作,是的数据的操作趋于简单化,在python 中是使用numpy模块可以进行数组和矢量计算. 下面来看下简单的例子 import numpy as np data=np.array([2,5,6,8,3]) #构造一个简单的数组 print(data) 结果: [2 5 6 8 3] data1=np.array([[2,5,6,8,3],np.arange(5)]) #构建一个二维数组 print(
-
python中numpy包使用教程之数组和相关操作详解
前言 大家应该都有所了解,下面就简单介绍下Numpy,NumPy(Numerical Python)是一个用于科学计算第三方的Python包. NumPy提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型.矢量处理,以及精密的运算库.专为进行严格的数字处理而产生.下面本文将详细介绍关于python中numpy包使用教程之数组和相关操作的相关内容,下面话不多说,来一起看看详细的介绍: 一.数组简介 Numpy中,最重要的数据结构是:多维数组类型(numpy.ndarray) ndarray由两部分组成
-
Python实现二维数组按照某行或列排序的方法【numpy lexsort】
本文实例讲述了Python实现二维数组按照某行或列排序的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: lexsort支持对数组按指定行或列的顺序排序:是间接排序,lexsort不修改原数组,返回索引. (对应lexsort 一维数组的是argsort a.argsort()这么使用就可以:argsort也不修改原数组, 返回索引) 默认按最后一行元素有小到大排序, 返回最后一行元素排序后索引所在位置. 设数组a, 返回的索引ind,ind返回的是一维数组 对于一维数组, a[ind]就是排序后的数组.
-
Python numpy实现数组合并实例(vstack,hstack)
若干个数组可以沿不同的轴合合并到一起,vstack,hstack的简单用法, >>> a = np.floor(10*np.random.random((2,2))) >>> a array([[ 8., 8.], [ 0., 0.]]) >>> b = np.floor(10*np.random.random((2,2))) >>> b array([[ 1., 8.], [ 0., 4.]]) >>> np.vs
-
Python numpy 点数组去重的实例
废话不多说,直接上代码,有详细注释 # coding = utf-8 import numpy as np from IPython import embed # xy 输入,可支持浮点数操作 速度很快哦 # return xy 去重后结果 def duplicate_removal(xy): if xy.shape[0] < 2: return xy _tmp = (xy*4000).astype('i4') # 转换成 i4 处理 _tmp = _tmp[:,0] + _tmp[:,1]*1
-
python numpy 一维数组转变为多维数组的实例
如下所示: import numpy new_list = [i for i in range(9)] numpy.array(new_list).reshape(3,3) 借助numpy库: 以上这篇python numpy 一维数组转变为多维数组的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.
-
基于Python Numpy的数组array和矩阵matrix详解
NumPy的主要对象是同种元素的多维数组.这是一个所有的元素都是一种类型.通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字). 在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes),轴的个数叫做秩(rank,但是和线性代数中的秩不是一样的,在用python求线代中的秩中,我们用numpy包中的linalg.matrix_rank方法计算矩阵的秩,例子如下). 结果是: 线性代数中秩的定义:设在矩阵A中有一个不等于0的r阶子式D,且所有r+1阶子式(如果存在的话)全等于0,那末D称为矩阵
-
python numpy 显示图像阵列的实例
每次要显示图像阵列的时候,使用自带的 matplotlib 或者cv2 都要设置一大堆东西,subplot,fig等等,突然想起 可以利用numpy 的htstack() 和 vstack() 将图片对接起来组成一张新的图片.因此写了写了下面的函数.做了部分注释,一些比较绕的地方可以自行体会. 大致流程包括: 1.输入图像列表 img_list 2.show_type : 最终的显示方式,输入为行数列数 (例如 show_type=22 ,则最终显示图片为两行两列) 3.basic_shape,
-
python numpy格式化打印的实例
1.问题描述 在使用numpy的时候,我们经常在debug的时候将numpy数组打印下来,但是有的时候数组里面都是小数,数组又比较大,打印下来的时候非常不适合观察.这里主要讲一下如何让numpy打印的结果更加简洁 2.问题解决 这里需要使用numpy的set_printoptions函数,对应numpy源码如下所示: def set_printoptions(precision=None, threshold=None, edgeitems=None, linewidth=None, suppr
-
Python numpy.zero() 初始化矩阵实例
那就废话不多说,直接上代码吧! new_array = np.zeros((107,4))# 共107行 每行4列 初值为0 >>> new_array = np.zeros((107,4)) >>> new_array array([[0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0.
-
Python Numpy中数组的集合操作详解
我们知道两个 set 对象之间,可以取交集.并集.差集.对称差集,举个例子: s1 = {1, 2, 3} s2 = {2, 3, 4} """ &: 交集 |: 并集 -: 差集 ^: 对称差集 """ # 以下几种方式是等价的 # 但是一般我们都会使用操作符来进行处理,因为比较方便 print(s1 & s1) print(s1.intersection(s2)) print(set.intersection(s1, s2)
-
Python numpy生成矩阵基础用法实例代码
目录 1.numpy.array() 可以把列表转换为矩阵 2.numpy.arange() 生成一个向量 3.numpy.ones() 生成一个全是1的矩阵, 里面填入矩阵范围 4.numpy.zeros() 生成一个全是0的矩阵, 里面填入矩阵范围 5.numpy.eye() 可填入两个参数分别代表行和列,也可只填一个参数,即为方阵 6.numpy.empty() 返回一个没有经过初始化的一个矩阵 7.numpy.linspace 返回在指定的范围内确定个数的等间距的一组数的向量 补充:
-
python numpy.power()数组元素求n次方案例
如下所示: numpy.power(x1, x2) 数组的元素分别求n次方.x2可以是数字,也可以是数组,但是x1和x2的列数要相同. >>> x1 = range(6) >>> x1 [0, 1, 2, 3, 4, 5] >>> np.power(x1, 3) array([ 0, 1, 8, 27, 64, 125]) >>> x2 = [1.0, 2.0, 3.0, 3.0, 2.0, 1.0] >>> np.
随机推荐
- 使用PHP socke 向指定页面提交数据
- Nodejs调用WebService的示例代码
- 常用Oracle分析函数大全
- IP地址与整数之间的转换实现代码(asp.net)
- PHP中对各种加密算法、Hash算法的速度测试对比代码
- PHP5多态性与动态绑定介绍
- 浅析PHP Socket技术
- mysql处理添加外键时提示error 150 问题的解决方法
- 详谈PHP面向对象中常用的关键字和魔术方法
- Mac版PhpStorm之XAMPP整合apache服务器配置的图文教程详解
- C语言游戏必备:光标定位与颜色设置的实现方法
- Lua判断字符串前缀是否为指定字符的3种方法
- 详解Nginx的配置函数对于请求体的读取
- MYSQL 导入数据的几种不同
- Ubuntu下安装Chrome的方法分享
- Nginx报403 forbidden错误 (13: Permission denied)的解决办法
- Nginx中worker connections问题的解决方法
- 教你如何使用platform密钥对apk进行签名
- Java Web实现session过期后自动跳转到登陆页功能【基于过滤器】
- 解决python3 网络请求路径包含中文的问题