陣列的組合

numpy陣列有水平組合、垂直組合和深度組合等多種組合方式，我們將使用vstack、dstack、hstack、column_stack、row_stack以及concatenate函式來完成陣列的組合。

建立一些陣列:

import numpy as np

a = np.arange(9).reshape(3,3)
print('原始陣列：',a)
b = 2 * a
print('乘2後的陣列：',b)
執行結果：
#（1）水平組合，將ndarray物件構成的元組作為引數，傳給 hstack函式。如下所示:

c = np.hstack((a,b))
print("組合後的陣列：\n",c)
執行結果：
# 我們也可以用concatenate函式來實現同樣的效果，如下所示:

c = np.concatenate((a,b),axis=1)
print("組合後的陣列：\n",c)
執行結果：
# (2) 垂直組合 垂直組合同樣需要構造乙個元組作為引數，只不過這次的函式變成了 vstack。如下所示:

c = np.vstack((a,b))
print("組合後的陣列：\n",c)
執行結果：
# 同樣，我們將concatenate函式的axis引數設定為0即可實現同樣的效果。這也是axis參 數的預設值:

c = np.concatenate((a,b),axis=0)
print("組合後的陣列：\n",c)
執行結果：
(3) 深度組合 將相同的元組作為引數傳給dstack函式，即可完成陣列的深度組合。所謂

深度組合，就是將一系列陣列沿著縱軸(深度)方向進行層疊組合。舉個例子，有若干張二維平 麵內的影象點陣資料，我們可以將這些影象資料沿縱軸方向層疊在一起，這就形象地解釋了什麼 是深度組合。
'''c = np.dstack((a,b))
print("組合後的陣列：\n",c)
執行結果：

# (4)列組合 column_stack函式對於一維陣列將按列方向進行組合，如下所示:

oned = np.arange(2)
print('原始陣列：\n',oned)
twice_oned = 2 * oned
print('乘2後的陣列：\n',twice_oned)
print("列組合後的陣列：\n",np.column_stack((oned,twice_oned)))
執行結果：
而對於二維陣列，column_stack與hstack的效果是相同的:
print("二維陣列列組合：\n",np.column_stack((a,b)))

print("column_stack組合與hstack組合相等：\n",np.column_stack((a,b)) == np.hstack((a,b)))
執行結果：
(5) 行組合 當然，numpy中也有按行方向進行組合的函式，它就是row_stack。對於兩個一維陣列，將直接層疊起來組合成乙個二維陣列。
oned = np.arange(2)

print('原始陣列：\n',oned)
twice_oned = 2 * oned
print('乘2後的陣列：\n',twice_oned)
c = np.row_stack((oned,twice_oned))
print("行組合後的陣列：\n",c)
執行結果：
對於二維陣列，row_stack與vstack的效果是相同的:
print("二維陣列行組合：\n",np.row_stack((a,b)))

print("row_stack組合與vstack組合相等：\n",np.row_stack((a,b)) == np.vstack((a,b)))
執行結果：
				
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