數(shù)組拼接方法一

思路：首先將數(shù)組轉(zhuǎn)成列表，然后利用列表的拼接函數(shù)append()、extend()等進(jìn)行拼接處理，最后將列表轉(zhuǎn)成數(shù)組。

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])

該方法只適用于簡單的一維數(shù)組拼接，由于轉(zhuǎn)換過程很耗時間，對于大量數(shù)據(jù)的拼接一般不建議使用。

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數(shù)組拼接方法二

思路：numpy提供了numpy.append(arr, values, axis=None)函數(shù)。對于參數(shù)規(guī)定，要么一個數(shù)組和一個數(shù)值；要么兩個數(shù)組，不能三個及以上數(shù)組直接append拼接。append函數(shù)返回的始終是一個一維數(shù)組。

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])

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

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>>> 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的數(shù)組沒有動態(tài)改變大小的功能，numpy.append()函數(shù)每次都會重新分配整個數(shù)組，并把原來的數(shù)組復(fù)制到新數(shù)組中。

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數(shù)組拼接方法三

思路：numpy提供了numpy.concatenate((a1,a2,...), axis=0)函數(shù)。能夠一次完成多個數(shù)組的拼接。其中a1,a2,...是數(shù)組類型的參數(shù)

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)? # 默認(rèn)情況下，axis=0可以不寫
array([ 1,? 2,? 3, 11, 22, 33, 44, 55, 66]) #對于一維數(shù)組拼接，axis的值不影響最后的結(jié)果

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>>> 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表示對應(yīng)行的數(shù)組進(jìn)行拼接
array([[ 1,? 2,? 3, 11, 21, 31],
?????? [ 4,? 5,? 6,? 7,? 8,? 9]])

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對numpy.append()和numpy.concatenate()兩個函數(shù)的運行時間進(jìn)行比較

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，適合大規(guī)模的數(shù)據(jù)拼接

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的numpy数组拼接方法介绍的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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