numpy数组的拼接§

  • 使用np.append()拼接

使用append，会对原numpy数组进行复制，分配新的内存空间，不改变原对象。

最简单的使用如下，会把后一个数组的值都加给前一个数组（注意前面说的，虽然说是加，但其实是加给复制的新数组）：

a = np.array([1,2,3])
b = np.array([4,5,6])
c = np.append(a,b) # [1,2,3,4,5,6]
python

需要知道的是，当np.append()没有指定axis这个参数时，会将后一个数组flatten后给到前一个数组。也就是说，没有给定axis下，是可以后一个数组的shape和前一个不同的：

a = np.array([1,2,3])
b = np.arange(6).reshape(2,3)
c = np.append(a,b)
python

  • 使用np.concatenate()

  • 使用np.vstack()与np.hstack()

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

numpy改变数据类型§

- i - 整数
- b - 布尔
- u - 无符号整数
- f - 浮点
- c - 复合浮点数
- m - timedelta
- M - datetime
- O - 对象
- S - 字符串
- U - unicode 字符串
- V - 固定的其他类型的内存块 ( void )

可以使用astype改变数组的数据类型

x = np.arange(12) # x.dtype 会输出int32
x = x.astype('f') # 可转化为float32
python