如何连接两个二维 NumPy 数组？
有时，连接或合并两个或多个这些 NumPy 数组可能是有用的或必需的。在本文中，我们将讨论连接两个 2D 阵列的各种方法。但是首先，我们必须导入 NumPy 包才能使用它:
# import numpy package
import numpy as np
然后必须创建两个 2D 阵列来执行操作，通过使用 排列() 和 重塑() 功能。使用 NumPy，我们可以以各种方式和方法执行多个 2D 阵列的拼接。
方法一:使用 连接() 功能
我们可以使用 连接 () 功能来执行连接操作。使用这个函数，数组可以按行或按列连接，假设它们分别有相等的行或列。列级连接可以通过将轴等于 1 作为函数中的一个参数来实现。
示例:
计算机编程语言
# Program to concatenate two 2D arrays column-wise
# import numpy
import numpy as np
# Creating two 2D arrays
arr1 = np.arange(1,10).reshape(3,3)
arr2 = np.arange(10,19).reshape(3,3)
arr1
arr2
# Concatenating operation
# axis = 1 implies that it is being done column-wise
np.concatenate((arr1,arr2),axis=1)
输出:
array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5],
[6, 7, 8]])
array([[10, 11, 12],
[13, 14, 15],
[16, 17, 18]])
array([[ 0, 1, 2, 10, 11, 12],
[ 3, 4, 5, 13, 14, 15],
[ 6, 7, 8, 16, 17, 18]])
同样，可以通过将轴等效为 0 来实现逐行串联。
示例:
计算机编程语言
# Program to concatenate two 2D arrays row-wise
import numpy as np
# Creating two 2D arrays
arr1 = np.arange(1, 10).reshape(3, 3)
arr2 = np.arange(10, 19).reshape(3, 3)
# Concatenating operation
# axis = 0 implies that it is being done row-wise
np.concatenate((arr1, arr2), axis=0)
输出:
array([[ 0, 1, 2],
[ 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8],
[10, 11, 12],
[13, 14, 15],
[16, 17, 18]])
方法二:使用 叠加() 功能:
堆叠()功能的使用方法与 串联() 功能相同，其中轴等于一。通过使用这个，阵列一个堆叠在另一个之上。
示例:
计算机编程语言
# Program to concatenate two 2D arrays row-wise
import numpy as np
arr1 = np.arange(1, 10).reshape(3, 3)
arr2 = np.arange(10, 19).reshape(3, 3)
# Concatenating operation
# axis = 1 implies that it is being
# done row-wise
np.stack((arr1, arr2), axis=1)
输出:
array([[[ 1, 2, 3],
[10, 11, 12]],
[[ 4, 5, 6],
[13, 14, 15]],
[[ 7, 8, 9],
[16, 17, 18]]])
或者通过将轴等同于 2，连接与高度一起完成，如下所示。
示例:
Python 3
# Program to concatenate two 2D arrays along
# the height
import numpy as np
arr1 = np.arange(1, 10).reshape(3, 3)
arr2 = np.arange(10, 19).reshape(3, 3)
# Concatenating operation
# axis = 2 implies that it is being done
# along the height
np.stack((arr1, arr2), axis=2)
输出:
array([[[ 1, 10],
[ 2, 11],
[ 3, 12]],
[[ 4, 13],
[ 5, 14],
[ 6, 15]],
[[ 7, 16],
[ 8, 17],
[ 9, 18]]])
方法三:使用 hstack() 功能
*示例:*
计算机编程语言
# Program to concatenate two 2D arrays
# horizontally
import numpy as np
arr1 = np.arange(1, 10).reshape(3, 3)
arr2 = np.arange(10, 19).reshape(3, 3)
# Concatenating operation
arr = np.hstack((arr1, arr2))
*输出:*
array([[ 0, 1, 2, 10, 11, 12],
[ 3, 4, 5, 13, 14, 15],
[ 6, 7, 8, 16, 17, 18]])
*方法四:使用* vstack() 功能****
【vstack()函数垂直堆叠数组，即沿一行排列。
*示例:*
计算机编程语言
# Program to concatenate two 2D arrays
# vertically
import numpy as np
arr1 = np.arange(1, 10).reshape(3, 3)
arr2 = np.arange(10, 19).reshape(3, 3)
# Concatenating operation
arr = np.vstack((arr1, arr2))
*输出:*
array([[ 0, 1, 2],
[ 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8],
[10, 11, 12],
[13, 14, 15],
[16, 17, 18]])
*方法五:使用* dstack() 功能****
在dstack()功能中，d 代表深度，如下图所示，连接随高度一起出现:
*示例:*
计算机编程语言
# Program to concatenate two 2D arrays
# along the height
import numpy as np
arr1 = np.arange(1, 10).reshape(3, 3)
arr2 = np.arange(10, 19).reshape(3, 3)
# Concatenating operation
arr = np.dstack((arr1, arr2))
*输出:*
array([[[ 1, 10],
[ 2, 11],
[ 3, 12]],
[[ 4, 13],
[ 5, 14],
[ 6, 15]],
[[ 7, 16],
[ 8, 17],
[ 9, 18]]])
*方法 6* : 使用 column_stack()功能****
column_stack()函数将数组水平堆叠，即沿着一列堆叠，它通常用于通过水平连接将 id 数组连接成 2d 数组。
Python 3
import numpy
array1 = numpy.array([[1, 2, 3, 4, 5],[20,30,40,50,60]])
array2 = numpy.array([[6, 7, 8, 9, 10],[9,8,7,6,5]])
# Stack arrays horizontally.
array1 = numpy.column_stack([array1, array2])
print(array1)
*输出:*
*[[ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]*
*[20 30 40 50 60 9 8 7 6 5]]*
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