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. Selenium(八):其他操作元素的方法、冻结界面、弹出对话框、开发技巧

    1. 其他操作元素的方法 之前我们对web元素做的操作主要是:选择元素,然后点击元素或者输入字符串. 还有没有其他的操作了呢?有. 比如:比如鼠标右键点击.双击.移动鼠标到某个元素.鼠标拖拽等. 这些 ...

  2. Hbase数据结构和shell操作

    Hbase的数据结构 基本要素:命名空间.表.行.列.单元格,region,时间戳. 1.命名空间:NameSpaces的作用 Table:表,所有的表都是命名空间的成员,即表必属于某个命名空间,如果 ...

  3. SpringCloud(六):服务网关zuul-API网关(服务降级和过滤)

    什么是API网关: 在微服务架构中,通常会有多个服务提供者.设想一个电商系统,可能会有商品.订单.支付.用户等多个类型的服务,而每个类型的服务数量也会随着整个系统体量的增大也会随之增长和变更.作为UI ...

  4. seaborn总结

    Seaborn 数据可视化基础 介绍 Matplotlib 是支持 Python 语言的开源绘图库,因为其支持丰富的绘图类型.简单的绘图方式以及完善的接口文档,深受 Python 工程师.科研学者.数 ...

  5. IaaS、PaaS、SaaS介绍(非原创)

    文章大纲 一.IaaS.PaaS.SaaS介绍与比较二.参考文章 一.IaaS.PaaS.SaaS介绍与比较 随着云计算.大数据.人工智能等一批新技术的涌入,企业信息化建设速度加快,基于云计算的Iaa ...

  6. 微信小程序之上传图片和图片预览

    这几天一直负责做微信小程序这一块,也可以说是边做边学习吧,把自己做的微信小程序的一些功能分享出来,与大家探讨一下,相互学习相互进步. 先看下效果图 只写了一下效果样式的话希望大家不要太在意,下面马路杀 ...

  7. docker 修改镜像和容器的存放路径(最新自己实践了第三种方法)

    docker info :查看docker的存储等相关信息. 将路径修改至挂载磁盘中 前提:磁盘已挂载成功 方法一: 1.停止docker 服务 service docker stop 2.备份数据到 ...

  8. Fiddler安装

    1.在网上搜一下fiddler的安装包,下载.下载完成能看到一个exe文件. 2.点击文件安装,同意,选择一个目录进行安装即可. 3.安装完成,打开应用是一个这样的界面. 需要安装包的下面评论.... ...

  9. Python学习一、一个小例子

    一.题目: 对于一串氨基酸序列(由字母表前二十个大写字母组成),需要得到每一个氨基酸数目,然后输出到文件夹D:\test\frq.txt,要求用循环和字典实现. 氨基酸序列如下: ABCDEFGHIJ ...

  10. 求s=a+aa+aaa+aaaa+aa...a的值,其中a是一个数字。例如2+22+222+2222+22222。

    方法一: var num = ""; var nums = []; var a = Number(prompt());//所要拼接的数字 var b = Number(prompt ...