Numpy数组的组合与分割实现的方法

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目录

数组的组合

1.水平组合
2.垂直组合
3.行组合和列组合
4.深度组合

数组的分割

1.水平分割

1.1hsplit函数
1.2split函数

2.垂直分割

3.深度分割

在介绍数组的组合和分割前，我们需要先了解数组的维（ndim）和轴（axis）概念。
如果数组的元素是数组，即数组嵌套数组，我们就称其为多维数组。几层嵌套就称几维。比如形状为（a ， b）的二维数组就可以看作两个一维数组，第一个一维数组包含a个一维数组，第二个一维数组包含b个数据。
每一个一维线性数组称为一个轴。二维数组的第一个轴（axis=0）就是以数组为元素的数组，第二个轴（axis=1）就是数组中的数组。因此第一个轴的方向就是沿着行的方向（垂直方向），第二个轴的方向沿着列的方向（水平方向）。
我们从嵌套数组的角度来看， a[0] ， a[1] ， a[2] ， a[3]……分别是取二维数组的第一行，二行，三行，四行……这正是先沿着第一个轴取元素（元素为行）。a[0][0] ， a[0][1]……则是（沿着第二个轴）取第一行的第一个元素，第二个元素……
也就是说，数组的轴从最外层数起。
三维数组我们应该怎么理解呢？我们可以把它看作二维数组的堆叠，即一个立方体。它的第一个轴（axis=0）就是以二维数组为元素的数组，它的方向沿着二维数组堆叠的方向，也就是立方体的高。第二个轴自然就是立方体的宽，第三个轴就是立方体的长。举例来说，一个形状为（a ， b ， c）的三维数组就是a个形状为（b ， c）的二维数组嵌套在一起。
a=np.arange(24).reshape(2,3,4)#建立一个维度为3 ，形状为（2 ， 3 ， 4）的三维数组print(a)#打印print(a.sum(axis=0))#沿第一个轴求和print(a.sum(axis=1))#沿第二个轴求和print(a.sum(axis=2))#沿第三个轴求和'''a的形状如下：[[[ 0123][ 4567][ 89 10 11]] [[12 13 14 15][16 17 18 19][20 21 22 23]]]沿第一个轴求和： [[12 14 16 18] [20 22 24 26] [28 30 32 34]]沿第二个轴求和： [[12 15 18 21] [48 51 54 57]]沿第三个轴求和：[[ 6 22 38] [54 70 86]]'''
从这个例子可以看出，沿第一个轴求和，就是从上方把这个立方体“压扁” ，第二个轴就是沿着宽，第三个轴就是沿着长。类似投影。
我们终于明白了， reshape函数的参数顺序不是我们想当然认为的长，宽；长，宽，高；因为你无法解释为什么三维数组变形后的形状与你所想的大相径庭。它的顺序是轴的顺序（第一条轴，第二条轴，第三条轴……），也就是沿这条轴有多少个元素。轴的概念很重要，在很多函数中都有体现。
再直观一点说，参数顺序应该是高，宽（行方向），长（列方向）。
所以，数组的维度就很好理解了，就是轴的数量。我们在理解多维数组的时候，不要先入为主地认为多维数组的元素会更多；多维数组只是它嵌套的层数多而已。高维数组也可能不含元素。
接下来我们介绍数组的组合。
数组的组合数组的组合有水平组合，垂直组合，深度组合等方式。实现这些组合的函数主要有vstack ， dstack ， hstack ， column_stack ， row_stack ， concatenate等。
因为我们最常用的数组也不过三维，所以用水平，垂直这样的字眼比较形象；但我们要明白，本质上是沿轴进行的操作。
数组组合通常不会改变数组的维度。
1.水平组合hstack函数与concatenate函数
1.1hstack函数：水平连接多个数组。参数只有一个：以数组为元素的序列。
1.2concatenate函数：沿着现有的轴连接数组序列。
函数格式：concatenate((a1, a2, ...), axis=0, out=None)
参数说明：a1, a2, ...：为以数组为元素的类数组序列。其中数组形状必须相同。

Numpy数组的组合与分割实现的方法

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