NumPy实现数组的拼接和分裂

一.数组的拼接

 import numpy as np

x=np.array([1,2,3])
x2=np.array([4,5,6])
np.concatenate([x,x2])

输出：array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

 grid=np.array(
[[1,2,3],
[4,5,6]])

 np.concatenate([grid,grid])

输出：

array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

 np.concatenate([grid,grid],axis=1)

输出：

array([[1, 2, 3, 1, 2, 3],
       [4, 5, 6, 4, 5, 6]])

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([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

 np.hstack([grid,grid])
array([[1, 2, 3, 1, 2, 3],
       [4, 5, 6, 4, 5, 6]])

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([1,2,3,4,5,56,6])
>>> x1,x2,x3=np.split(x,[2,4])
>>> x1
array([1, 2])
>>> x2
array([3, 4])
>>> x3
array([ 5, 56,  6])

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([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])

利用vsplit进行分裂：

>>> x1,x2=np.vsplit(gird,[2])
>>> x1
array([[0, 1, 2, 3],
       [4, 5, 6, 7]])
>>> x2
array([[ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])

第三种方法：利用hsplit进行分裂

>>> x1,x2=np.hsplit(gird,[2])
>>> x1
array([[ 0,  1],
       [ 4,  5],
       [ 8,  9],
       [12, 13]])
>>> x2
array([[ 2,  3],
       [ 6,  7],
       [10, 11],
       [14, 15]])

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。