垂直连接两个NumPy数组

Question

我尝试了以下方法：

>>> a = np.array([1,2,3])
>>> b = np.array([4,5,6])
>>> np.concatenate((a,b), axis=0)
array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
>>> np.concatenate((a,b), axis=1)
array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

不过，至少有一个结果是这样的

array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

为什么它不是垂直连接的？

Answer 1

因为a和b都只有一个轴，因为它们的形状是(3)，axis参数专门指要连接的元素的轴。

这个例子应该阐明concatenate对axis的作用。取两个双轴向量，形状为(2,3)：

a = np.array([[1,5,9], [2,6,10]])
b = np.array([[3,7,11], [4,8,12]])

沿第一个轴连接（第一个轴的行，然后是第二个轴的行）：

np.concatenate((a,b), axis=0)
array([[ 1,  5,  9],
       [ 2,  6, 10],
       [ 3,  7, 11],
       [ 4,  8, 12]])

沿第二个轴连接（第一个轴的列，然后是第二个轴的列）：

np.concatenate((a, b), axis=1)
array([[ 1,  5,  9,  3,  7, 11],
       [ 2,  6, 10,  4,  8, 12]])

要获得您提供的输出，可以使用vstack

a = np.array([1,2,3])
b = np.array([4,5,6])
np.vstack((a, b))
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

你仍然可以用concatenate来完成，但是你需要首先重塑它们：

np.concatenate((a.reshape(1,3), b.reshape(1,3)))
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

最后，正如评论中所建议的，重塑它们的一种方法是使用newaxis：

np.concatenate((a[np.newaxis,:], b[np.newaxis,:]))

Answer 2

如果当前的实际问题是垂直连接两个一维数组，并且我们不专注于使用concatenate来执行此操作，那么我建议使用np.column_stack：

In []: a = np.array([1,2,3])
In []: b = np.array([4,5,6])
In []: np.column_stack((a, b))
array([[1, 4],
       [2, 5],
       [3, 6]])

Answer 3

numpy的一个不知名的特性是使用r_。这是一种快速构建阵列的简单方法：

import numpy as np
a = np.array([1,2,3])
b = np.array([4,5,6])
c = np.r_[a[None,:],b[None,:]]
print(c)
#[[1 2 3]
# [4 5 6]]

a[None,:]的目的是将轴添加到数组a。