11 - 合并函数的小坑须知｜【常用方法】
本帖最后由 不二如是 于 2020-2-16 21:43 编辑上一讲我们理解了副本和视图，本讲就里面的合并函数好好说下。
新建 4*4 数组和一维数组：
通过上一讲的 np.c_ 来合并 a 和 b：
现在 b 就跑到 a 的右边了。
我们换一换：
也很自然换过来了。
c_ 中的 c 是 column 的缩写，行的话，就是 r 。
那么我可以将 b 加到 a 下面吗？
试一下：
啊呀，报错了～
报错内容也说了：
**** Hidden Message *****
目前来看 b 是横向排的 4 个项，为什么不能合并呢？
a 是 4 行 4 列，对吧。
b 是啥？我们输出 shape 看看：
4 代表行数，那么这个数组其实是列向量（纵排）！
所以不能直接和 a 上下拼接。
这个是新手很容易踩的坑。
此时我们使用 reshape 将 b 转为行向量。
代码：
b.reshape(1,4)
然后合并：
搞定！
更多组合方法
组合有点像拼积木：
行数相同，左右拼
列数相同，上下拼
记住这个口诀，合并时的很多坑都会避开～
那么如果 b 是一个二维数组。
水平左右拼接，只要默认行数相同即可。
例如：
通过 np.c_ 将其合并到 a 的右边：
左右都可以，但是上下不行。
二维数组变换比一维要复杂一些。
若通过 reshape 方法转为 2*4 数组：
主要图中箭头的走向，先把二维数组打“平”，然后按照行列要求依次插入。
这样是数组的重新塑造，有点不符合矩阵变化的规则。
怎么办呢？
我们要用到转置，很简单直接：
再来拼到 a 的上面：
x.T 比 reshape 用的更多～
除了 np.c 还可以使用 np.column_stack((a,b))。
从名字我们知道也是对列进行叠加，若 a，b 都是一维列，合并变为二维。
行叠加可以使用 np.row_stack((a,b))。
若 a，b 是一维列，会先转换成二维行后合并成二维。
如果你分不清行列向量，就用 shape 查，然后 x.T 或者 reshape 转化。
下一节我们来学习如何拆分数组。
源代码：
如果有收获，别忘了评分{:10_281:} ：
http://xxx.fishc.com/forum/201709/19/094516hku92k2g4kefz8ms.gif
如果想看更多，请订阅 淘专辑（传送门）（不喜欢更要订阅{:10_297:} ） Numpy 神仙操作，我要学 Numpy 神仙操作，我要学 Numpy 神仙操作，我要学 Numpy 神仙操作，我要学 Numpy 神仙操作，我要学 Numpy 神仙操作，我要学 Numpy 神仙操作，我要学 Numpy 神仙操作，我要学 Numpy 神仙操作，我要学 继续学习numpy Numpy 神仙操作，我要学
页:
[1]