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【python】三种方式实现将2个3×5数组拼接形成6×5数组

news 来源：原创 2024/9/20 15:33:23

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结果示例
np.concatenate(original_array, axis=0)
- - 代码解释：
  - 结果
original_array.reshape(-1, 5)
- - 示例代码：
  - 代码解释：
vstack((array1, array2))

结果示例

有一个N维3*5大数组，我倾向于使用concatenate

Original Array (2x3x5):[[[ 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 27 28 29]]]Reshaped Array (6x5):[[ 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 27 28 29]]

np.concatenate(original_array, axis=0)

沿着第一个维度进行拼接意味着要将原始数组的第一个维度扩展，从而将多个块沿着这个维度排列在一起。对于形状为 $\times 3 \times 5$ 的数组，这意味着将两个形状为 $\times 5$ 的块连接起来，形成一个新的形状为 $\times 5$ 的数组。

以下是如何实现这一操作的代码示例：

import numpy as np# 创建一个 2x3x5 的示例数组
original_array = np.arange(30).reshape(2, 3, 5)# 沿着第一个维度进行拼接
# 先将第一个维度与第二个维度调换，再将数组展平
concatenated_array = np.concatenate(original_array, axis=0)# 打印结果
print("Original Array (2x3x5):\n", original_array)
print("\nConcatenated Array (6x5):\n", concatenated_array)

代码解释：

创建原始数组：original_array 是一个形状为 $\times 3 \times 5$ 的数组，其中有 2 个块（深度），每个块包含 3 行，每行有 5 列。
沿第一个维度拼接：
- np.concatenate(original_array, axis=0) 使用 np.concatenate 函数沿着第一个维度（即轴0）进行拼接。这里的 axis=0 表示将第一个维度的元素扩展，即将每个形状为 $\times 5$ 的块一个接一个地堆叠起来。
- 结果将是一个形状为 (6 \times 5) 的数组 concatenated_array。

结果

通过这种方法，您将原始的 $\times 3 \times 5$ 数组中的两个块沿着第一个维度拼接在一起，生成一个新的 $\times 5$ 数组。这个操作保留了每个块的行和列结构，只是简单地将它们堆叠起来。

original_array.reshape(-1, 5)

要将一个形状为 $\times 3 \times 5$ 的数组拼接成一个形状为 $\times 5$ 的数组，可以通过将前两个维度 “平铺” 成一个维度来实现。这可以通过使用 NumPy 的 reshape 或 reshape 和 swapaxes 组合来实现。以下是详细的步骤和代码：

示例代码：

import numpy as np# 创建一个 2x3x5 的示例数组
original_array = np.arange(30).reshape(2, 3, 5)# 将数组重新形状为 6x5
reshaped_array = original_array.reshape(-1, 5)# 打印结果
print("Original Array (2x3x5):\n", original_array)
print("\nReshaped Array (6x5):\n", reshaped_array)

代码解释：

创建原始数组：original_array 是一个形状为 $\times 3 \times 5$ 的数组，其中有 2 个块（深度），每个块包含 3 行，每行有 5 列。
重塑数组：reshaped_array = original_array.reshape(-1, 5) 通过将第一个和第二个维度 “平铺” 成一个维度，创建一个形状为 $\times 5$ 的数组。-1 表示让 NumPy 自动计算该维度的大小，因此 2 * 3 = 6，数组被展平为 6 行，每行有 5 列。

这样，您就可以将原始的 $\times 3 \times 5$ 数组转换为 $\times 5$ 的数组。这个操作在保持数组数据顺序不变的情况下，将数组的形状调整为新的形状。

vstack((array1, array2))

将两个形状为 $\times 5$ 的数组垂直拼接成一个形状为 $\times 5$ 的数组：

import numpy as np# 创建两个 3x5 的示例数组
array1 = np.arange(15).reshape(3, 5)
array2 = np.arange(15, 30).reshape(3, 5)# 拼接数组
result_array = np.vstack((array1, array2))print("Array 1:\n", array1)
print("\nArray 2:\n", array2)
print("\nResult Array:\n", result_array)