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Numpy Concat詳解

來(lái)源:千鋒教育
發(fā)布人:xqq
時(shí)間: 2023-11-23 11:23:38 1700709818

一、concat函數(shù)介紹

在numpy中,concat函數(shù)可以用于沿特定軸連接兩個(gè)或多個(gè)數(shù)組。

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

參數(shù)axis指示了沿哪個(gè)軸連接數(shù)組。如果沒(méi)有指定,np.concatenate默認(rèn)將沿著第一個(gè)維度(即axis=0)進(jìn)行連接。

二、在第一個(gè)軸上連接數(shù)組

當(dāng)輸入?yún)?shù)里所有數(shù)組的shape在第一個(gè)軸上的大小相同時(shí),我們可以通過(guò)np.concatenate將它們?cè)诘谝粋€(gè)軸上連接起來(lái)。

import numpy as np

arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
arr3 = np.array([[9, 10], [11, 12]])

result = np.concatenate((arr1, arr2, arr3))
print(result)

輸出結(jié)果為:

[[ 1  2]
 [ 3  4]
 [ 5  6]
 [ 7  8]
 [ 9 10]
 [11 12]]

三、在其他軸上連接數(shù)組

當(dāng)我們需要連接的數(shù)組shape不同的軸時(shí),可以通過(guò)np.concatenate指定軸號(hào),來(lái)沿其他軸對(duì)數(shù)組進(jìn)行連接。

arr1 = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
arr2 = np.array([[[9, 10], [11, 12]], [[13, 14], [15, 16]]])

# 沿第一個(gè)軸連接
result1 = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0)

# 沿第三個(gè)軸連接
result2 = np.concatenate((arr1, arr2), axis=2)

print("沿第一個(gè)軸連接結(jié)果:\n", result1)
print("沿第三個(gè)軸連接結(jié)果:\n", result2)

輸出結(jié)果為:

沿第一個(gè)軸連接結(jié)果:
 [[[ 1  2]
  [ 3  4]]

 [[ 5  6]
  [ 7  8]]

 [[ 9 10]
  [11 12]]

 [[13 14]
  [15 16]]]

沿第三個(gè)軸連接結(jié)果:
 [[[ 1  2  9 10]
  [ 3  4 11 12]]

 [[ 5  6 13 14]
  [ 7  8 15 16]]]

四、使用out參數(shù)避免數(shù)組復(fù)制

在進(jìn)行大量數(shù)組連接操作時(shí),numpy會(huì)創(chuàng)建一個(gè)新的數(shù)組來(lái)存儲(chǔ)最終結(jié)果,這將導(dǎo)致不必要的內(nèi)存復(fù)制??梢酝ㄟ^(guò)指定參數(shù)out來(lái)避免這種情況。

x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([4, 5, 6])
z = np.array([7, 8, 9])

# 指定輸出數(shù)組
out = np.zeros(9)
np.concatenate([x, y, z], out=out)
print(out)

輸出結(jié)果為:

[1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.]

五、使用stack函數(shù)進(jìn)行堆疊操作

除了concatenate函數(shù),numpy還提供了stack函數(shù),不同之處在于,stack函數(shù)會(huì)將輸入的數(shù)組沿新的軸方向堆疊起來(lái)。

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
arr3 = np.array([7, 8, 9])

# 沿新軸(第一軸)方向堆疊數(shù)組
result = np.stack((arr1, arr2, arr3))
print(result)

輸出結(jié)果為:

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

六、總結(jié)

Numpy的concatenate函數(shù)提供了沿特定軸連接兩個(gè)或多個(gè)數(shù)組的功能。通過(guò)指定參數(shù)axis可以選擇不同軸向進(jìn)行連接。如果需要避免不必要的內(nèi)存復(fù)制,可以使用參數(shù)out來(lái)指定輸出數(shù)組。stack函數(shù)則提供了將輸入的數(shù)組沿新的軸方向堆疊起來(lái)的功能。

tags: numpyconcat
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