numpy數組合並和矩陣拼接的實現

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Numpy中提供瞭concatenate,append, stack類(包括hsatck、vstack、dstack、row_stack、column_stack),r_和c_等類和函數用於數組拼接的操作。

各種函數的特點和區別如下標：

concatenate 提供瞭axis參數，用於指定拼接方向
append 默認先ravel再拼接成一維數組，也可指定axis
stack 提供瞭axis參數，用於生成新的維度
hstack 水平拼接，沿著行的方向，對列進行拼接
vstack 垂直拼接，沿著列的方向，對行進行拼接
dstack 沿著第三個軸（深度方向）進行拼接
column_stack 水平拼接，沿著行的方向，對列進行拼接
row_stack 垂直拼接，沿著列的方向，對行進行拼接
r_ 垂直拼接，沿著列的方向，對行進行拼接
c_ 水平拼接，沿著行的方向，對列進行拼接

直接合並

將兩個一維數組合並成一個二維數組：

import torch
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
a = np.arange(0,15,0.1)
b = 1.088 * a + 0.638 + np.random.rand() * 10

print(a.shape,b.shape)
points = np.array([a,b])
print(points.shape)


(150,) (150,)
(2, 150)

append拼接

append(arr, values, axis=None)
arr 待合並的數組的復制（特別主頁是復制，所以要多耗費很多內存）
values 用來合並到上述數組復制的值。如果指定瞭下面的參數axis的話，則這些值必須和arr的shape一致(shape[axis]之外都相等)，否則的話，則沒有要求。
axis 要合並的軸. 
>>> import numpy as np
>>> ar1 = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
>>> ar2 = np.array([[7,8,9], [11,12,13]])

>>> np.append(ar1, ar2) # 先ravel扁平化再拼接，所以返回值為一個1維數組
array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 12, 13])

>>> np.append(ar1, ar2, axis=0)  # 沿第一個軸拼接，這裡為行的方向 
array([[ 1, 2, 3],
  [ 4, 5, 6],
  [ 7, 8, 9],
  [11, 12, 13]])

>>> np.append(ar1, ar2, axis=1)  # 沿第二個軸拼接，這裡為列的方向 
array([[ 1, 2, 3, 7, 8, 9],
  [ 4, 5, 6, 11, 12, 13]])

concatenate拼接

concatenate(a_tuple, axis=0, out=None)
a_tuple: 對需要合並的數組用元組的形式給出
axis 待合並的軸，默認為0 
 >>> import numpy as np
>>> ar1 = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
>>> ar2 = np.array([[7,8,9], [11,12,13]])
>>> ar1
array([[1, 2, 3],
  [4, 5, 6]])
>>> ar2
array([[ 7, 8, 9],
  [11, 12, 13]])

>>> np.concatenate((ar1, ar2)) # 這裡的第一軸(axis 0)是行方向
array([[ 1, 2, 3],
  [ 4, 5, 6],
  [ 7, 8, 9],
  [11, 12, 13]])

>>> np.concatenate((ar1, ar2),axis=1) # 這裡沿第二個軸，即列方向進行拼接
array([[ 1, 2, 3, 7, 8, 9],
  [ 4, 5, 6, 11, 12, 13]])

>>> ar3 = np.array([[14,15,16]]) # shape為（1，3）的2維數組
>>> np.concatenate((ar1, ar3)) # 一般進行concatenate操作的array的shape需要一致，當然如果array在拼接axis方向的size不一樣，也可以完成
>>> np.concatenate((ar1, ar3)) # ar3雖然在axis0方向的長度不一致，但axis1方向上一致，所以沿axis0可以拼接
array([[ 1, 2, 3],
  [ 4, 5, 6],
  [14, 15, 16]])
>>> np.concatenate((ar1, ar3), axis=1) # ar3和ar1在axis0方向的長度不一致，所以報錯

hstack

>>> np.hstack((ar1,ar2)) # 水平拼接，沿著行的方向，對列進行拼接
array([[ 1, 2, 3, 7, 8, 9],
  [ 4, 5, 6, 11, 12, 13]])

vstack

>>> np.vstack((ar1,ar2)) # 垂直拼接，沿著列的方向，對行進行拼接
array([[ 1, 2, 3],
  [ 4, 5, 6],
  [ 7, 8, 9],
  [11, 12, 13]])

vstack

>>> np.dstack((ar1,ar2)) # 對於2維數組來說，沿著第三軸（深度方向）進行拼接, 效果相當於stack(axis=-1)
array([[[ 1, 7],
  [ 2, 8],
  [ 3, 9]],
  [[ 4, 11],
  [ 5, 12],
  [ 6, 13]]])

column_stack和row_stack

>>> np.column_stack((ar1,ar2)) # 水平拼接，沿著行的方向，對列進行拼接
array([[ 1, 2, 3, 7, 8, 9],
  [ 4, 5, 6, 11, 12, 13]])

>>> np.row_stack((ar1,ar2)) # 垂直拼接，沿著列的方向，對行進行拼接
array([[ 1, 2, 3],
  [ 4, 5, 6],
  [ 7, 8, 9],
  [11, 12, 13]])

np.r_ 和np.c_

常用於快速生成ndarray數據

>>> np.r_[ar1,ar2]  # 垂直拼接，沿著列的方向，對行進行拼接
array([[ 1, 2, 3],
  [ 4, 5, 6],
  [ 7, 8, 9],
  [11, 12, 13]])
 
>>> np.c_[ar1,ar2] # 水平拼接，沿著行的方向，對列進行拼接
array([[ 1, 2, 3, 7, 8, 9],
  [ 4, 5, 6, 11, 12, 13]])

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