numpy数组合并和矩阵拼接的实现

Numpy中提供了concatenate,append, stack类(包括hsatck、vstack、dstack、row_stack、column_stack),r_和c_等类和函数用于数组拼接的操作。

各种函数的特点和区别如下标:

concatenate 提供了axis参数,用于指定拼接方向
append 默认先ravel再拼接成一维数组,也可指定axis
stack 提供了axis参数,用于生成新的维度
hstack 水平拼接,沿着行的方向,对列进行拼接
vstack 垂直拼接,沿着列的方向,对行进行拼接
dstack 沿着第三个轴(深度方向)进行拼接
column_stack 水平拼接,沿着行的方向,对列进行拼接
row_stack 垂直拼接,沿着列的方向,对行进行拼接
r_ 垂直拼接,沿着列的方向,对行进行拼接
c_ 水平拼接,沿着行的方向,对列进行拼接

直接合并

将两个一维数组合并成一个二维数组:

import torch
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
a = np.arange(0,15,0.1)
b = 1.088 * a + 0.638 + np.random.rand() * 10

print(a.shape,b.shape)
points = np.array([a,b])
print(points.shape)

(150,) (150,)
(2, 150)

append拼接

append(arr, values, axis=None)
arr 待合并的数组的复制(特别主页是复制,所以要多耗费很多内存)
values 用来合并到上述数组复制的值。如果指定了下面的参数axis的话,则这些值必须和arr的shape一致(shape[axis]之外都相等),否则的话,则没有要求。
axis 要合并的轴.
>>> import numpy as np
>>> ar1 = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
>>> ar2 = np.array([[7,8,9], [11,12,13]])

>>> np.append(ar1, ar2) # 先ravel扁平化再拼接,所以返回值为一个1维数组
array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 12, 13])

>>> np.append(ar1, ar2, axis=0)  # 沿第一个轴拼接,这里为行的方向
array([[ 1, 2, 3],
  [ 4, 5, 6],
  [ 7, 8, 9],
  [11, 12, 13]])

>>> np.append(ar1, ar2, axis=1)  # 沿第二个轴拼接,这里为列的方向
array([[ 1, 2, 3, 7, 8, 9],
  [ 4, 5, 6, 11, 12, 13]])

concatenate拼接

concatenate(a_tuple, axis=0, out=None)
a_tuple: 对需要合并的数组用元组的形式给出
axis 待合并的轴,默认为0
 >>> import numpy as np
>>> ar1 = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
>>> ar2 = np.array([[7,8,9], [11,12,13]])
>>> ar1
array([[1, 2, 3],
  [4, 5, 6]])
>>> ar2
array([[ 7, 8, 9],
  [11, 12, 13]])

>>> np.concatenate((ar1, ar2)) # 这里的第一轴(axis 0)是行方向
array([[ 1, 2, 3],
  [ 4, 5, 6],
  [ 7, 8, 9],
  [11, 12, 13]])

>>> np.concatenate((ar1, ar2),axis=1) # 这里沿第二个轴,即列方向进行拼接
array([[ 1, 2, 3, 7, 8, 9],
  [ 4, 5, 6, 11, 12, 13]])

>>> ar3 = np.array([[14,15,16]]) # shape为(1,3)的2维数组
>>> np.concatenate((ar1, ar3)) # 一般进行concatenate操作的array的shape需要一致,当然如果array在拼接axis方向的size不一样,也可以完成
>>> np.concatenate((ar1, ar3)) # ar3虽然在axis0方向的长度不一致,但axis1方向上一致,所以沿axis0可以拼接
array([[ 1, 2, 3],
  [ 4, 5, 6],
  [14, 15, 16]])
>>> np.concatenate((ar1, ar3), axis=1) # ar3和ar1在axis0方向的长度不一致,所以报错

hstack

>>> np.hstack((ar1,ar2)) # 水平拼接,沿着行的方向,对列进行拼接
array([[ 1, 2, 3, 7, 8, 9],
  [ 4, 5, 6, 11, 12, 13]])

vstack

>>> np.vstack((ar1,ar2)) # 垂直拼接,沿着列的方向,对行进行拼接
array([[ 1, 2, 3],
  [ 4, 5, 6],
  [ 7, 8, 9],
  [11, 12, 13]])

vstack

>>> np.dstack((ar1,ar2)) # 对于2维数组来说,沿着第三轴(深度方向)进行拼接, 效果相当于stack(axis=-1)
array([[[ 1, 7],
  [ 2, 8],
  [ 3, 9]],
  [[ 4, 11],
  [ 5, 12],
  [ 6, 13]]])

column_stack和row_stack

>>> np.column_stack((ar1,ar2)) # 水平拼接,沿着行的方向,对列进行拼接
array([[ 1, 2, 3, 7, 8, 9],
  [ 4, 5, 6, 11, 12, 13]])

>>> np.row_stack((ar1,ar2)) # 垂直拼接,沿着列的方向,对行进行拼接
array([[ 1, 2, 3],
  [ 4, 5, 6],
  [ 7, 8, 9],
  [11, 12, 13]])

np.r_ 和np.c_

常用于快速生成ndarray数据

>>> np.r_[ar1,ar2]  # 垂直拼接,沿着列的方向,对行进行拼接
array([[ 1, 2, 3],
  [ 4, 5, 6],
  [ 7, 8, 9],
  [11, 12, 13]])

>>> np.c_[ar1,ar2] # 水平拼接,沿着行的方向,对列进行拼接
array([[ 1, 2, 3, 7, 8, 9],
  [ 4, 5, 6, 11, 12, 13]])

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