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如何连接两个二维 NumPy 数组？

原文:https://www . geeksforgeeks . org/如何连接二维 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:

蟒蛇 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

函数将数组水平堆叠，即沿一列堆叠。

*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。

蟒蛇 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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