[转载]Numpy操作多维数组：连接、拆分、调整轴顺序

来源：https://blog.csdn.net/bqw18744018044/article/details/81160600

一、连接数组

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import numpy as np

a = np.arange(3)

b = np.arange(10,13)

print(a)

print(b)



[0 1 2]

[10 11 12]

1.最基本的函数：concatenate

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np.concatenate((a,b)) # 默认axis=0



array([ 0,  1,  2, 10, 11, 12])

2.vstack：垂直连接数组(axis=0)

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np.vstack((a,b))



array([[ 0,  1,  2],

       [10, 11, 12]])

3.hstack：水平连接数组(axis=1)

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np.hstack((a,b))



array([ 0,  1,  2, 10, 11, 12])

4.c_[]对象：将向量按列合并

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np.c_[a,b,a+b]



array([[ 0, 10, 10],

       [ 1, 11, 12],

       [ 2, 12, 14]])

二、拆分数组
1.split：严格平均划分

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np.random.seed(42)

a = np.random.randint(0,10,12)

np.split(a,6) # 将数组a划分成相等的6份



[array([6, 3]),

 array([7, 4]),

 array([6, 9]),

 array([2, 6]),

 array([7, 4]),

 array([3, 7])]

2.array_split：尽量平均划分

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np.array_split(a,5)



[array([6, 3, 7]),

 array([4, 6, 9]),

 array([2, 6]),

 array([7, 4]),

 array([3, 7])]

三、调整轴顺序
1.transpose：重新指定轴顺序

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a = np.random.randint(0,10,(2,3,4,5))

print("原数组形状：",a.shape)

print("transpose:",np.transpose(a,(1,2,0,3)).shape)#重新指定轴0到3的顺序



原数组形状： (2, 3, 4, 5)

transpose: (3, 4, 2, 5)

2.swapaxes：交换两个轴

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print("swapaxes:",np.swapaxes(a,1,2).shape)#交换轴1和2

swapaxes: (2, 4, 3, 5)