So verwenden Sie np.vstack() und np.hstack() in Python

Hier stellen wir zwei Methoden zum Spleißen von Arrays vor:

np.vstack(): Stapeln in vertikaler Richtung

np.hstack(): Kacheln in horizontaler Richtung

import numpy as np
arr1=np.array([1,2,3])
arr2=np.array([4,5,6])
print np.vstack((arr1,arr2))
 
print np.hstack((arr1,arr2))
 
a1=np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
a2=np.array([[7,8],[9,10],[11,12]])
print a1
print a2
print np.hstack((a1,a2))

Die Ergebnisse sind wie folgt:

[ [ 1 2 3]
[4 5 6]]
[1 2 3 4 5 6]
[[1 2]
[3 4]
[5 6]]
[[ 7 8]
[ 9 10]
[ 11 12]]
[[ 1 2 7 8]
[ 3 4 9 10]
[ 5 6 11 12]]

Hier muss betont werden, dass ich bei der Anwendung von hstack immer Aufgabe 1 auf cs231n ausführe Fehler hier im hstack! Erst da wurde mir klar, dass mein bisheriges Studium sehr oberflächlich war!

(1)np.hstack()

Funktionsprototyp: numpy.hstack(tup)

wobei tup die Folge von Arrays ist, tup: Folge von ndarrays

Die Arrays müssen entlang aller Felder die gleiche Form haben aber die zweite Achse, außer 1-D-Arrays, die eine beliebige Länge haben können.

Äquivalent zu: np.concatenate(tup, axis=1)

Beispiel 1:

import numpy as np
brr1=np.array([1,2,3,4,55,6,7,77,8,9,99])
brr1_folds=np.array_split(brr1,3)
print brr1_folds
print brr1_folds[0:2]+brr1_folds[1:3]
print np.hstack((brr1_folds[:2]+brr1_folds[1:3]))
print brr1_folds[0:2]
print brr1_folds[1:3]
#print np.hstack((brr1_folds[0:2],brr1_folds[1:3]))

Wenn die letzte Zeile nicht auskommentiert ist, an Fehler wird auftreten;

[array([1, 2, 3, 4]), array([55, 6, 7, 77]), array([ 8, 9, 99])]
[array([ 1, 2, 3 , 4]), array([55, 6, 7, 77]), array([55, 6, 7, 77]), array([ 8, 9, 99])]
[ 1 2 3 4 55 6 7 77 55 6 7 77 8 9 99]
[array([1, 2, 3, 4]), array([55, 6, 7, 77])]
[array([55, 6, 7, 77 ]), array([ 8, 9, 99])]

Der Grund für den Fehler ist, dass die Abmessungen meines Arrays inkonsistent sind. Ändern Sie es einfach in +. Das Pluszeichen ist das Zusammenfügen der Liste!

Beispiel 2:

print np.hstack(([1,2,3,3,4],[3,4,5,8,6,6,7]))

Das Ergebnis ist: Es zeigt, dass das eindimensionale Array hstack beliebig ist.

[1 2 3 3 4 3 4 5 8 6 6 7]

Beispiel 3:

zeigt, dass unser hstack die gleiche zweite Dimension haben muss:

print np.hstack(([1,2,3,3,4],[3,4,5,8,6,6,7]))
print np.hstack(([[1,2,3],[2,3,4]],[[1,2],[2,3]]))

Ergebnis:

[1 2 3 3 4 3 4 5 8 6 6 7]
[[1 2 3 1 2]

[2 3 4 2 3]]

Wenn Sie das Obige wie folgt ändern, wird ein Fehler gemeldet! ! !

print np.hstack(([1,2,3,3,4],[3,4,5,8,6,6,7]))
print np.hstack(([[1,2,3],[2,3,4]],[[1,2]]))

(2)np.vstack()

Funktionsprototyp: numpy.hstack(tup)

tup: Sequenz von ndarrays

Die Arrays müssen entlang aller außer der ersten Achse die gleiche Form haben.1- D-Arrays müssen die gleiche Länge haben.

bedeutet, dass wir mit Ausnahme der ersten Dimension in anderen Dimensionen die gleiche Form haben müssen. Eindimensionale Arrays müssen die gleiche Größe haben.

Beispiel 1:

print np.vstack(([1,2,3],[3,4,3]))
print np.vstack(([1,2,3],[2,3]))

Aber man sollte darauf achten, dass die zweite Zeile falsch ist!

Beispiel 2:

print np.vstack(([[1,2,3],[3,4,3]],[[1,3,4],[2,4,5]]))
print np.vstack(([[1,2,3],[3,4,3]],[[3,4],[4,5]]))

Dasselbe zeigt, dass ein Fehler auftritt, wenn die zweite Dimension unseres Arrays unterschiedlich ist.

print np.vstack(([[1,2,3],[3,4,3]],[[2,4,5]]))
print np.vstack(([[1,2,3],[3,4,3]],[[4,5]]))

Beispiel 3:

Wir übergeben die Liste:

import numpy as np
arr1=np.array([[1,2],[2,4],[11,33],[2,44],[55,77],[11,22],[55,67],[67,89]])
arr11=np.array([[11,2,3],[22,3,4],[4,5,6]])
arr1_folds=np.array_split(arr1,3)
print arr1_folds
print np.vstack(arr1_folds)

Das Ergebnis:

[array([[ 1, 2],
              2, 4],
                   [11, 33]]), Array ([[ 2, 44],
[55, 77],
[11, 22]]), array([[55, 67],
[67, 89]])]
[[ 1 2]
[ 2 4]
[11 33]
[ 2 44]
[55 77]
[11 22]
[55 67]
[67 89]]

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo verwenden Sie np.vstack() und np.hstack() in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!