python numpy--数组的组合和分割实例

1. numpy数组的组合

1.1 数组的堆叠

numpy数组的堆叠是指将多个数组在某一个方向合并成一个数组。numpy提供了三个函数来完成数组的堆叠操作：np.concatenate、np.vstack和np.hstack。

使用np.concatenate函数进行堆叠操作

import numpy as np
array1 = np.array([[1,2],[3,4]])
array2 = np.array([[5,6],[7,8]])
result = np.concatenate((array1, array2), axis=0)
print(result)

上述代码中，我们使用了np.concatenate函数，将array1和array2数组在第0个轴的方向堆叠起来，得到结果如下：

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

使用np.vstack函数进行垂直方向的堆叠操作

import numpy as np
array1 = np.array([[1,2],[3,4]])
array2 = np.array([[5,6],[7,8]])
result = np.vstack((array1, array2))
print(result)

上述代码中，我们使用了np.vstack函数，将array1和array2数组在垂直方向（第0个轴）堆叠起来，得到结果如下：

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

使用np.hstack函数进行水平方向的堆叠操作

import numpy as np
array1 = np.array([[1,2],[3,4]])
array2 = np.array([[5,6],[7,8]])
result = np.hstack((array1, array2))
print(result)

上述代码中，我们使用了np.hstack函数，将array1和array2数组在水平方向（第1个轴）堆叠起来，得到结果如下：

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

1.2 数组的深度堆叠

深度堆叠是指在第3个轴上的方向进行堆叠，即将多个二维数组合并成一个三维数组。numpy提供了一个函数np.dstack来实现深度堆叠。

import numpy as np
array1 = np.array([[1,2],[3,4]])
array2 = np.array([[5,6],[7,8]])
result = np.dstack((array1, array2))
print(result)

上述代码中，我们使用了np.dstack函数，将array1和array2数组在第3个轴（深度方向）堆叠起来，得到结果如下：

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

2. numpy数组的分割

2.1 数组的水平分割

numpy提供了hsplit函数和split函数来进行数组的水平分割操作。

使用hsplit函数进行水平分割操作

import numpy as np
array = np.arange(16).reshape((4, 4))
result = np.hsplit(array, 2)
print(result)

上述代码中，我们使用了np.hsplit函数，将array数组在第1个轴（水平方向）上均分为两份，得到结果如下：

[array([[ 0,  1],
       [ 4,  5],
       [ 8,  9],
       [12, 13]]),
 array([[ 2,  3],
       [ 6,  7],
       [10, 11],
       [14, 15]])]

使用split函数进行水平分割操作

import numpy as np
array = np.arange(16).reshape((4, 4))
result = np.split(array, 2, axis=1)
print(result)

上述代码中，我们使用了np.split函数，将array数组在第1个轴（水平方向）上均分为两份，得到结果如下：

[array([[ 0,  1],
       [ 4,  5],
       [ 8,  9],
       [12, 13]]),
 array([[ 2,  3],
       [ 6,  7],
       [10, 11],
       [14, 15]])]

2.2 数组的垂直分割

numpy提供了vsplit函数和split函数来进行数组的垂直分割操作。

使用vsplit函数进行垂直分割操作

import numpy as np
array = np.arange(16).reshape((4, 4))
result = np.vsplit(array, 2)
print(result)

上述代码中，我们使用了np.vsplit函数，将array数组在第0个轴（垂直方向）上均分为两份，得到结果如下：

[array([[0, 1, 2, 3],
        [4, 5, 6, 7]]),
 array([[ 8,  9, 10, 11],
        [12, 13, 14, 15]])]

使用split函数进行垂直分割操作

import numpy as np
array = np.arange(16).reshape((4, 4))
result = np.split(array, 2, axis=0)
print(result)

上述代码中，我们使用了np.split函数，将array数组在第0个轴（垂直方向）上均分为两份，得到结果如下：

[array([[0, 1, 2, 3],
        [4, 5, 6, 7]]),
 array([[ 8,  9, 10, 11],
        [12, 13, 14, 15]])]

2.3 数组的深度分割

深度分割是指在第3个轴上的方向进行分割，即将一个三维数组分割成多个二维数组。numpy提供了一个函数np.dsplit来实现深度分割。

import numpy as np
array = np.arange(16).reshape((2, 2, 4))
result = np.dsplit(array, 2)
print(result)

上述代码中，我们使用了np.dsplit函数，将array数组在第2个轴（深度方向）上均分为两份，得到结果如下：

[array([[[ 0,  1],
         [ 4,  5]],
        [[ 8,  9],
         [12, 13]]]), array([[[ 2,  3],
         [ 6,  7]],
        [[10, 11],
         [14, 15]]])]

3. 示例应用

numpy的数组的组合和分割操作在实际应用中具有广泛的应用。例如，我们可以利用numpy的数组堆叠和分割操作在神经网络中进行数据的预处理。

假设我们有一份数据，其中每个样本有100个特征值，并且我们希望使用一批大小为32的网络对这份数据进行训练。我们可以先将数据集按照样本数进行分割，然后再将分割后的数据进行水平堆叠操作，这样就可以得到一个32*100的训练数据。

import numpy as np
data = np.random.rand(100, 100)
data_splits = np.split(data, 32, axis=0)
batch_data = np.hstack(data_splits)
print(batch_data.shape)

上述代码中，我们首先生成一个100*100的数据集，然后使用np.split函数将数据集按照样本数均分为32份。接着使用np.hstack函数对分割后的数据进行水平堆叠操作，得到一个32*100的训练数据。

得到训练数据后，我们可以开始进行神经网络的训练。

4. 总结

numpy的数组组合和分割操作对于科学计算和数据处理都有着重要的意义。在numpy中，我们可以使用np.concatenate、 np.vstack、np.hstack和np.dstack等函数来完成数组堆叠操作，使用np.split、np.hsplit和np.vsplit等函数来完成数组分割操作。在实际应用中，这些函数都可以发挥重要的作用。