Numpy数组拼接

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数组拼接方法一

思路:首先将数组转成列表,然后利用列表的拼接函数append()、extend()等进行拼接处理,最后将列表转成数组。

示例1:

>>> import numpy as np >>> a=np.array([1,2,5]) >>> b=np.array([10,12,15]) >>> a_list=list(a) >>> b_list=list(b)

>>> a_list.extend(b_list)

>>> a_list [1, 2, 5, 10, 12, 15] >>> a=np.array(a_list) >>> a array([ 1,  2,  5, 10, 12, 15])

该方法只适用于简单的一维数组拼接,由于转换过程很耗时间,对于大量数据的拼接一般不建议使用。

 

数组拼接方法二

思路:numpy提供了numpy.append(arr, values, axis=None)函数。对于参数规定,要么一个数组和一个数值;要么两个数组,不能三个及以上数组直接append拼接。append函数返回的始终是一个一维数组。

示例2:

>>> a=np.arange(5) >>> a array([0, 1, 2, 3, 4]) >>> np.append(a,10) array([ 0,  1,  2,  3,  4, 10]) >>> a array([0, 1, 2, 3, 4])

 

>>> b=np.array([11,22,33]) >>> b array([11, 22, 33]) >>> np.append(a,b) array([ 0,  1,  2,  3,  4, 11, 22, 33])

 

>>> a array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) >>> b=np.array([[7,8,9],[10,11,12]]) >>> b array([[ 7,  8,  9], [10, 11, 12]]) >>> np.append(a,b) array([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12])

numpy的数组没有动态改变大小的功能,numpy.append()函数每次都会重新分配整个数组,并把原来的数组复制到新数组中。

 

数组拼接方法三

思路:numpy提供了numpy.concatenate((a1,a2,…), axis=0)函数。能够一次完成多个数组的拼接。其中a1,a2,…是数组类型的参数

示例3:

>>> a=np.array([1,2,3]) >>> b=np.array([11,22,33]) >>> c=np.array([44,55,66]) >>> np.concatenate((a,b,c),axis=0)  # 默认情况下,axis=0可以不写 array([ 1,  2,  3, 11, 22, 33, 44, 55, 66]) #对于一维数组拼接,axis的值不影响最后的结果

 

>>> a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> b=np.array([[11,21,31],[7,8,9]]) >>> np.concatenate((a,b),axis=0) array([[ 1,  2,  3], [ 4,  5,  6], [11, 21, 31], [ 7,  8,  9]])

>>> np.concatenate((a,b),axis=1)  #axis=1表示对应行的数组进行拼接 array([[ 1,  2,  3, 11, 21, 31], [ 4,  5,  6,  7,  8,  9]])

 

对numpy.append()和numpy.concatenate()两个函数的运行时间进行比较

示例4:

>>> from time import clock as now >>> a=np.arange(9999) >>> b=np.arange(9999) >>> time1=now() >>> c=np.append(a,b) >>> time2=now() >>> print time2-time1 28.2316728446 >>> a=np.arange(9999) >>> b=np.arange(9999) >>> time1=now() >>> c=np.concatenate((a,b),axis=0) >>> time2=now() >>> print time2-time1 20.3934997107

可知,concatenate()效率更高,适合大规模的数据拼接

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