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np.concatenate()函數如何使用

發布時間:2023-03-13 11:32:29 來源:億速云 閱讀:123 作者:iii 欄目:開發技術

今天小編給大家分享一下np.concatenate()函數如何使用的相關知識點,內容詳細,邏輯清晰,相信大部分人都還太了解這方面的知識,所以分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后有所收獲,下面我們一起來了解一下吧。

    引言

    提到 numpy 的數組操作,我們就不得不說到 np.concatenate() 函數,concatenate 一詞在英文中是級聯的意思,我們可以簡單地理解為連接,拼接。

    函數調用

    調用方法

    numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0, out=None)

    各個參數的意義

    • (a1, a2, ...):數組序列,注意要用 () 或者 [] 符號括起來,否則會報錯,具體可以參考這篇------np.concatenate()函數數組序列參數。

    • axis:設置級聯時的坐標軸,如沿著x軸,y 軸或者 z 軸級聯。對于坐標軸問題,具體可以參考這篇------numpy.sum()坐標軸問題。

    • out:(可選參數)暫時不做討論。

    有返回值,返回級聯后的數組。

    注意事項

    在使用該函數的時候務必要注意,(a1, a2, ...) 中的 a1 , a2 均應該為可以迭代的對象,且維度不能夠為 0,比如:我們給 a1 = 5 一個整數值,此時會得到 zero-dimensional arrays cannot be concatenated 的錯誤提示,具體代碼如下:

    # -*- coding:utf-8 -*-
    """
    author: 15025
    age: 26
    e-mail: 1502506285@qq.com
    time: 2020/12/1 16:54
    software: PyCharm
    
    Description:
    """
    import numpy as np
    
    
    class Debug:
        @staticmethod
        def mainProgram():
            x = 5
            y = np.ones(3)
            z = np.concatenate(([x], y))
            z1 = np.concatenate((np.array([x]), y))
    
            # wrong calling method
            # z = np.concatenate((x, y))
            # print(z)
    
            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: 
    [5. 1. 1. 1.]
    The value of z1 is: 
    [5. 1. 1. 1.]
    """

    我們可以看到,對于單個整數,我們可以先將它轉換為 ndarray 或者 list 對象,然后進行級聯操作。但是如果我們直接進行級聯操作就會出錯,可以自行嘗試被注釋掉的部分。

    接下來我們給幾個相關的例子。

    示例1------一維數組

    代碼如下:

    # -*- 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]]
    """

    我們可以看到,對于結果 z ,np.concatenate() 完成的操作類似于np.hstack()函數,沿著 x 軸進行數組堆疊。對于結果 z1 ,np.concatenate() 完成的操作類似于np.vstack()函數,沿著 y 軸進行數組堆疊。我們知道這里是一維情況,產生這種結果的原因是 np.concatenate() 函數默認的連接方向是與被連接的數組本身的坐標軸方向是一致的。因為 self.x 與 self.y 均為橫向數組,所以沿著橫向連接。同理 self.x1 與 self.y1 均為縱向數組,所以沿著縱向連接。那么可不可能把一個橫向數組和一個縱向數組連接起來呢?答案是否定的,可以自行嘗試,比如將這里的 self.x 與 self.y1 連接起來,會得到一個錯誤。

    既然對于一維數組是可以進行連接的,那么二維數組呢?接下來我們研究一下二維數組。

    示例2------二維數組

    代碼如下:

    # -*- 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]]
    """

    我們可以從 z 的結果中得出,此時 np.concatenate() 完成的操作類似于np.vstack()函數, 沿著 y 軸進行數組堆疊。從 z1 的結果中我們可以看到,np.concatenate() 完成的操作類似于np.hstack()函數,沿著 x 軸進行數組堆疊。如我們之前討論過的坐標軸問題,類似于np.repeat()的坐標軸問題。二維情況下,從左向右,axis=0 指的就是 y 軸,axis=1 指的就是 y 軸。

    那么 np.concatenate() 函數對于一維,二維均是起作用的,那么對于三維數組,它可以使用嗎?答案是肯定的。

    示例3------三維數組

    代碼如下:

    # -*- 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]]]
    """

    我們可以看到結果完全符合我們的預期。

    以上就是“np.concatenate()函數如何使用”這篇文章的所有內容,感謝各位的閱讀!相信大家閱讀完這篇文章都有很大的收獲,小編每天都會為大家更新不同的知識,如果還想學習更多的知識,請關注億速云行業資訊頻道。

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