Python之Numpy數組拼接，組合，連接
轉自：https://www.douban.com/note/518335786/?type=like
在做數據預處理的時候，我們難免會遇到numpy.array對象的操作，其中涉及各種的組合拼接分割。下面是從網上找來的一些總結。
============改變數組的維度==================
已知reshape函數可以有一維數組形成多維數組
ravel函數可以展平數組
b.ravel()
flatten()函數也可以實現同樣的功能
區別：ravel只提供視圖view，而flatten分配內存存儲
重塑：
用元祖設置維度
>>> b.shape=(4,2,3)
>>> b
array(［[ 0, 1, 2],
[ 3, 4, 5］,
［ 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11］,
［12, 13, 14],
[15, 16, 17］,
［18, 19, 20],
[21, 22, 23］])
轉置：
>>> b
array(［0, 1],
[2, 3］)
>>> b.transpose()
array(［0, 2],
[1, 3］)
=============數組的組合==============
>>> a
array(［0, 1, 2],
[3, 4, 5],
[6, 7, 8］)
>>> b = a*2
>>> b
array(［ 0, 2, 4],
[ 6, 8, 10],
[12, 14, 16］)
1.水平組合
>>> np.hstack((a,b))
array(［ 0, 1, 2, 0, 2, 4],
[ 3, 4, 5, 6, 8, 10],
[ 6, 7, 8, 12, 14, 16］)
>>> np.concatenate((a,b),axis=1)
array(［ 0, 1, 2, 0, 2, 4],
[ 3, 4, 5, 6, 8, 10],
[ 6, 7, 8, 12, 14, 16］)
2.垂直組合
>>> np.vstack((a,b))
array(［ 0, 1, 2],
[ 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8],
[ 0, 2, 4],
[ 6, 8, 10],
[12, 14, 16］)
>>> np.concatenate((a,b),axis=0)
array(［ 0, 1, 2],
[ 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8],
[ 0, 2, 4],
[ 6, 8, 10],
[12, 14, 16］)
3.深度組合：沿着縱軸方向組合
>>> np.dstack((a,b))
array(［[ 0, 0],
[ 1, 2],
[ 2, 4］,
［ 3, 6],
[ 4, 8],
[ 5, 10］,
［ 6, 12],
[ 7, 14],
[ 8, 16］])
4.列組合column_stack()
一維數組：按列方向組合
二維數組：同hstack一樣
5.行組合row_stack()
以爲數組：按行方向組合
二維數組：和vstack一樣
6.==用來比較兩個數組
>>> a==b
array(［ True, False, False],
[False, False, False],
[False, False, False］, dtype=bool)
#True那個因爲都是0啊
==================數組的分割===============
>>> a
array(［0, 1, 2],
[3, 4, 5],
[6, 7, 8］)
>>> b = a*2
>>> b
array(［ 0, 2, 4],
[ 6, 8, 10],
[12, 14, 16］)
1.水平分割（難道不是垂直分割？？？）
>>> np.hsplit(a,3)
[array(［0],
[3],
[6］),
array(［1],
[4],
[7］),
array(［2],
[5],
[8］)]
split(a,3,axis=1)同理達到目的
2.垂直分割
>>> np.vsplit(a,3)
[array(［0, 1, 2］), array(［3, 4, 5］), array(［6, 7, 8］)]
split(a,3,axis=0)同理達到目的
3.深度分割
某三維數組：：：
>>> d = np.arange(27).reshape(3,3,3)
>>> d
array(［[ 0, 1, 2],
[ 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8］,
［ 9, 10, 11],
[12, 13, 14],
[15, 16, 17］,
［18, 19, 20],
[21, 22, 23],
[24, 25, 26］])
深度分割後（即按照深度的方向分割）
注意：dsplite只對3維以上數組起作用
raise ValueError('dsplit only works on arrays of 3 or more dimensions')
ValueError: dsplit only works on arrays of 3 or more dimensions
>>> np.dsplit(d,3)
[array(［[ 0],
[ 3],
[ 6］,
［ 9],
[12],
[15］,
［18],
[21],
[24］]), array(［[ 1],
[ 4],
[ 7］,
［10],
[13],
[16］,
［19],
[22],
[25］]), array(［[ 2],
[ 5],
[ 8］,
［11],
[14],
[17］,
［20],
[23],
[26］])]
===================數組的屬性=================
>>> a.shape #數組維度
(3, 3)
>>> a.dtype #元素類型
dtype('int32')
>>> a.size #數組元素個數
9
>>> a.itemsize #元素佔用字節數
4
>>> a.nbytes #整個數組佔用存儲空間=itemsize*size
36
>>> a.T #轉置=transpose
array(［0, 3, 6],
[1, 4, 7],
[2, 5, 8］)