Python資料分析學習筆記二

4、陣列的組合

numpy中的陣列組合有水平組合、垂直組合、深度組合和列組合等多種組合方式。

使用hstack()函式可以完成陣列的水平拼接，例:

import numpy as np
a1 = np.arange(9).reshape(3,3)
print a1
a2 = a1 * 2
print a2
b = np.hstack((a1,a2))
print b

輸出結果：

[[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]]
[[ 0  2  4]
[ 6  8 10]
[12 14 16]]
[[ 0  1  2  0  2  4]
[ 3  4  5  6  8 10]
[ 6  7  8 12 14 16]]

由上面的**可以得到，所謂水平組合，就是將陣列a1，a2的每一行進行拼接得到一行，陣列的行數不變，列數增加

上面的效果也可以使用concatenate函式實現

import numpy as np
a1 = np.arange(9).reshape(3,3)
print a1
a2 = a1 * 2
print a2
b = np.concatenate((a1,a2),axis=1)
print b

輸出效果與上乙個程式一樣，需要注意的是，在這兩個函式內需要傳入的都是python的元組，所以應該在a1，a2外加上括號（）；

由上面的程式效果可以推導出，所謂的垂直組合就是將兩個陣列的每一列進行拼接，陣列的列數不變，行數增加，例如：

import numpy as np
a1 = np.arange(9).reshape(3,3)
print a1
a2 = a1 * 2
print a2
b = np.vstack((a1,a2))
print b

輸出結果:

[[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]]
[[ 0  2  4]
[ 6  8 10]
[12 14 16]]
[[ 0  1  2]
[ 3  4  5]
[ 6  7  8]
[ 0  2  4]
[ 6  8 10]
[12 14 16]]

同樣，在這裡我們也可以使用concatenate函式進行實現，只需要將axis的引數設定為0就可以了，例：

import numpy as np
a1 = np.arange(9).reshape(3,3)
print a1
a2 = a1 * 2
print a2
b = np.concatenate((a1,a2),axis=0)
print b

import numpy as np
a1 = np.arange(9).reshape(3,3)
print a1
a2 = a1 * 2
print a2
b = np.dstack((a1,a2))
print b.shape
print b

輸出結果：

[[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]]
[[ 0  2  4]
[ 6  8 10]
[12 14 16]]
(3, 3, 2)
[    [
[ 00]        [ 1
2]        [ 2
4]    ]
[[ 3
6]        [ 4
8]        [ 5
10]    ]
[[ 6
12]        [ 7
14]        [ 8
16]    ]
]

可以看出，深度組合不僅進行了陣列的組合，還改變了陣列的維度，也就是將一系列陣列沿著縱軸（深度）方向進行層疊組合。也就是組合成為乙個z軸為2，x軸3，y軸為3的三維陣列。

import numpy as np
a1 = np.arange(9).reshape(3,3)
print a1
a2 = a1 * 2
print a2
b = np.column_stack((a1,a2))
print b.shape
print b

輸出結果:

[[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]]
[[ 0  2  4]
[ 6  8 10]
[12 14 16]]
(3, 6)
[[ 0  1  2  0  2  4]
[ 3  4  5  6  8 10]
[ 6  7  8 12 14 16]]

顯示結果可以看到，實際上對於二維陣列而言，hstack 和column_stack的效果是一樣的。

但是對於一位陣列來說，則會將兩個陣列覆蓋成為乙個二維陣列，將每乙個陣列的每一列一一對應組成二維陣列的一列，例：

import numpy as np
a1 = np.arange(10)
a2 = np.arange(1,11)
b = np.column_stack((a1,a2))
print b.shape
print b

輸出結果：

(10, 2)
[[ 0  1]
[ 1  2]
[ 2  3]
[ 3  4]
[ 4  5]
[ 5  6]
[ 6  7]
[ 7  8]
[ 8  9]
[ 9 10]]

行組合：

行組合的特性與列組合是一致的，可以通過下面的例子比較一下：

一維陣列：

import numpy as np
a1 = np.arange(10)
a2 = np.arange(1,11)
b = np.row_stack((a1,a2))
print b.shape
print b

輸出結果：

(2, 10)
[[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9]
[ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10]]

二維陣列：

import numpy as np
a1 = np.arange(9).reshape(3,3)
print a1
a2 = a1 * 2
print a2
b = np.row_stack((a1,a2))
print b.shape
print b

輸出結果：

[[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]]
[[ 0  2  4]
[ 6  8 10]
[12 14 16]]
(6, 3)
[[ 0  1  2]
[ 3  4  5]
[ 6  7  8]
[ 0  2  4]
[ 6  8 10]
[12 14 16]]

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