NumPy 数组连接
连接 NumPy 数组
连接是指将两个或多个数组的内容合并到一个数组中。
在 SQL 中，我们根据键连接表，而在 NumPy 中，我们通过轴连接数组。
我们将要连接的数组序列传递给 concatenate() 函数，以及轴。如果没有显式传递轴，则默认为 0。
示例
连接两个数组
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
arr = np.concatenate((arr1, arr2))
print(arr)
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示例
沿着行连接两个二维数组 (axis=1)
import numpy as np
arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
arr = np.concatenate((arr1, arr2), axis=1)
print(arr)
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使用堆叠函数连接数组
堆叠与连接相同，唯一的区别是堆叠是在新的轴上进行的。
我们可以沿着第二个轴连接两个一维数组，这将导致它们叠加在一起，即堆叠。
我们将要连接的数组序列传递给 stack() 方法以及轴。如果没有显式传递轴，则默认为 0。
示例
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
arr = np.stack((arr1, arr2), axis=1)
print(arr)
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沿着行堆叠
NumPy 提供了一个辅助函数：hstack() 用于沿着行堆叠。
示例
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
arr = np.hstack((arr1, arr2))
print(arr)
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沿着列堆叠
NumPy 提供了一个辅助函数：vstack() 用于沿着列堆叠。
示例
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
arr = np.vstack((arr1, arr2))
print(arr)
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沿着高度 (深度) 堆叠
NumPy 提供了一个辅助函数：dstack() 用于沿着高度堆叠，它与深度相同。
示例
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
arr = np.dstack((arr1, arr2))
print(arr)
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