numpy中数组拼接、数组合并方法总结(append(), concatenate, hstack, vstack, column_stack, row_stack, np.r_, np.c_等)

c = np.array([[[1,2,3], [4,5,6]]])
c.ndim   # 3
# 三维数组

c.shape  # (1, 2, 3)
# 在axis 0 上的长度为1，在axis 1上的长度为2, 在axis 2上的长度为3.
# 或者可以理解为1层2行3列

arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([[10, 20], [30, 40]])

# no axis provided, array elements will be flattened
arr_flat = np.append(arr1, arr2)
 
print(arr_flat)  # [ 1  2  3  4 10 20 30 40]

arr_merged = np.append([arr1, arr2], axis=0)
# 当 2×2 数组沿 x 轴合并时，输出数组大小为 4×2 
Merged 2x2 Arrays along Axis-0:
[[ 1  2]
 [ 3  4]
 [10 20]
 [30 40]]
 
arr_merged = np.append([arr1, arr2], axis=1)
# 当 2×2 数组沿 y 轴合并时，输出数组大小为 2×4
Merged 2x2 Arrays along Axis-1:
[[ 1  2 10 20]
 [ 3  4 30 40]]

arr1 = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) # shape: (2, 3)
arr2 = np.array([[7,8,9], [11,12,13]])

np.concatenate((arr1, arr2)) # axis=0
array([[ 1, 2, 3],
    [ 4, 5, 6],
    [ 7, 8, 9],
    [11, 12, 13]])

np.concatenate((arr1, arr2),axis=1)  # 这里沿第二个轴，即列方向进行拼接
array([[ 1, 2, 3, 7, 8, 9],
    [ 4, 5, 6, 11, 12, 13]])

arr3 = np.array([[14,15,16]]) # shape: (1, 3)
# 一般进行 concatenate 操作的 array 的 shape 需要一致
# 但如果 array 在拼接 axis 方向的 size 不一样，也可以完成
# arr3 虽然在 axis_0 方向的长度不一致，但 axis1 方向上一致，所以沿 axis_0 可以拼接
np.concatenate((arr1, arr3))  # √
array([[ 1, 2, 3],
    [ 4, 5, 6],
    [14, 15, 16]])
    
# arr3 和 arr1 在 axis_0 方向的长度不一致，报错
np.concatenate((arr1, arr3), axis=1)  

np.hstack((arr1,arr2))  # 水平拼接，沿着行的方向，对列进行拼接
array([[ 1, 2, 3, 7, 8, 9],
    [ 4, 5, 6, 11, 12, 13]])
 
np.vstack((arr1,arr2))  # 垂直拼接，沿着列的方向，对行进行拼接
array([[ 1, 2, 3],
    [ 4, 5, 6],
    [ 7, 8, 9],
    [11, 12, 13]])

np.column_stack((arr1,arr2))  # 水平拼接，沿着行的方向，对列进行拼接
array([[ 1, 2, 3, 7, 8, 9],
   [ 4, 5, 6, 11, 12, 13]])
 
np.row_stack((arr1,arr2))  # 垂直拼接，沿着列的方向，对行进行拼接
array([[ 1, 2, 3],
   [ 4, 5, 6],
   [ 7, 8, 9],
   [11, 12, 13]])

np.r_[arr1,arr2]   # 垂直拼接，沿着列的方向，对行进行拼接
array([[ 1, 2, 3],
    [ 4, 5, 6],
    [ 7, 8, 9],
    [11, 12, 13]])
 
np.c_[arr1,arr2]  # 水平拼接，沿着行的方向，对列进行拼接
array([[ 1, 2, 3, 7, 8, 9],
    [ 4, 5, 6, 11, 12, 13]])

array([[ 1, 2, 3],
    [ 4, 5, 6],
    [ 7, 8, 9],
    [11, 12, 13]])
np.concatenate((ar1, ar2),axis=0)
np.append(ar1, ar2, axis=0)
np.vstack((ar1,ar2))
np.row_stack((ar1,ar2))
np.r_[ar1,ar2]

array([[ 1, 2, 3, 7, 8, 9],
    [ 4, 5, 6, 11, 12, 13]])
np.concatenate((ar1, ar2),axis=1)
np.append(ar1, ar2, axis=1)
np.hstack((ar1,ar2))
np.column_stack((ar1,ar2))
np.c_[ar1,ar2]