提到numpy
的数组操作,我们就不得不说到np.concatenate()
函数,concatenate
在英文中是级联的意思,我们可以简单地理解为连接。代码如下:
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
class Debug:
def __init__(self):
self.x = np.array([1, 2, 3])
self.y = np.array([4, 5, 6])
self.x1 = np.array([[1],[2],[3]])
self.y1 = np.array([[4],[5],[6]])
def mainProgram(self):
z = np.concatenate((self.x, self.y))
z1 = np.concatenate((self.x1, self.y1))
print("The value of z is: ")
print(z)
print("The value of z1 is: ")
print(z1)
if __name__ == "__main__":
main = Debug()
main.mainProgram()
"""
The value of z is:
[1 2 3 4 5 6]
The value of z1 is:
[[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]]
"""
我们可以看到,对于结果z
,np.concatenate()
完成的操作类似于np.hstack()函数(超链接点击跳转),沿着x
轴进行数组堆叠。对于结果z1
,np.concatenate()
完成的操作类似于np.vstack()函数(超链接点击跳转),沿着y
轴进行数组堆叠。我们知道这里是一维情况,产生这种结果的原因是np.concatenate()
函数默认的连接方向是与被连接的数组本身的坐标轴方向是一致的。因为self.x
与self.y
均为横向数组,所以沿着横向连接。同理self.x1
与self.y1
均为纵向数组,所以沿着纵向连接。那么可不可能把一个横向数组和一个纵向数组连接起来呢?答案是否定的,可以自行尝试,比如将这里的self.x
与self.y1
连接起来,会得到一个错误。
既然对于一维数组是可以进行连接的,那么二维数组呢?接下来我们研究一下二维数组。代码如下:
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
class Debug:
def __init__(self):
self.x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
self.y = np.array([[5, 6], [7, 8]])
def mainProgram(self):
z = np.concatenate((self.x, self.y), axis=0)
z1 = np.concatenate((self.x, self.y), axis=1)
print("The value of z is: ")
print(z)
print("The value of z1 is: ")
print(z1)
if __name__ == "__main__":
main = Debug()
main.mainProgram()
"""
The value of z is:
[[1 2]
[3 4]
[5 6]
[7 8]]
The value of z1 is:
[[1 2 5 6]
[3 4 7 8]]
"""
我们可以从z
的结果中得出,此时np.concatenate()
完成的操作类似于np.vstack()函数, 沿着y
轴进行数组堆叠。从z1
的结果中我们可以看到,np.concatenate()
完成的操作类似于np.hstack()函数(超链接点击跳转),沿着x
轴进行数组堆叠。如我们之前讨论过的坐标轴问题,类似于np.repeat()的坐标轴问题。二维情况下,从左向右,axis=0
指的就是y
轴,axis=1
指的就是y
轴。
那么np.concatenate()
函数对于一维,二维均是起作用的,那么对于三维数组,它可以使用吗?答案是肯定的,代码如下:
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
class Debug:
def __init__(self):
self.x = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
self.y = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
def mainProgram(self):
z = np.concatenate((self.x, self.y), axis=0)
z1 = np.concatenate((self.x, self.y), axis=1)
z2 = np.concatenate((self.x, self.y), axis=2)
print(self.x.shape)
print("The value of z is: ")
print(z)
print("The value of z1 is: ")
print(z1)
print("The value of z2 is: ")
print(z2)
if __name__ == "__main__":
main = Debug()
main.mainProgram()
"""
The value of z is:
[[[1 2]
[3 4]]
[[5 6]
[7 8]]
[[1 2]
[3 4]]
[[5 6]
[7 8]]]
The value of z1 is:
[[[1 2]
[3 4]
[1 2]
[3 4]]
[[5 6]
[7 8]
[5 6]
[7 8]]]
The value of z2 is:
[[[1 2 1 2]
[3 4 3 4]]
[[5 6 5 6]
[7 8 7 8]]]
"""
我们可以看到结果完全符合我们的预期,至于坐标轴问题,请查看np.repeat()的坐标轴问题。至此,np.concatenate()
函数的研究就告一段落了。
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