W3Schools-NumPy系列3

合并数组

import numpy as np
arr1=np.array([1,2,3])
arr2=np.array([4,5,6])
arr3=np.array([[1,2],[3,4]])
arr4=np.array([[5,6],[7,8]])

##利用concatenate()函数合并array，要求待合并数组有相同的行或者列,
print(np.concatenate((arr3,arr4),axis=0))#默认axis=0，按行合并，效果与vstack相同
'''结果为
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]
 [7 8]]
'''
print(np.concatenate((arr3,arr4),axis=1))#按列合并，效果与hstack相同
'''结果为
[[1 2 5 6]
 [3 4 7 8]]
'''

##利用vstack按行堆叠，不改变数组的维度数
print(np.vstack((arr3,arr4)))
'''结果为
[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]
 [7 8]]
'''
##利用hstack按列堆叠，不改变数组的维度数
print(np.hstack((arr3,arr4)))
'''结果为
[[1 2 5 6]
 [3 4 7 8]]
'''
##利用dstack堆叠，会改变数组的维度，将二维数组变为三维数组
print(np.dstack((arr1,arr2)))
'''结果为
[[[1 5]
  [2 6]]

 [[3 7]
  [4 8]]]
#原数组为二维数组，经过dstack堆叠后变成三维数组
'''

分割数组

import numpy as np
arr1=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12])
arr2=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]])
#利用array_split将数组拆分成指定数目的数组
#拆分一维数组
arr=np.array_split(arr1,3)
print(arr)
'''结果为
[array([1,2,3,4]),array([5,6,7,8]),array([9,10,11,12])]
'''
arr=np.array_split(arr1,4)
print(arr)
'''结果为
[array(1,2,3),array([4,5,6]),array([7,8,9]),array([10,11,12])]
'''
#拆分二维数组，默认axis=0，按行拆分，指定axis=1，按列拆分
arr=np.array_split(arr2,2,axis=0)
print(arr)
'''结果为
[array([1,2,3],[4,5,6]),array([7,8,9],[10,11,12])]
'''
arr=np.array_split(arr2,3,axis=1)
'''结果为
[array([[ 1],
[ 4],
[ 7],
[ 10]]),array([[ 2],
[ 5],
[ 8],
[ 11]]),array([[ 3],
[ 6],
[ 9],
[ 12]])]
'''

##拆分数组和合并数组相反
#vstack()与vsplit()对应；hstack()与hsplit()对应；dstack()与hsplit()对应

搜索array并返回元素索引

import numpy as np
arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

#利用where函数
x=np.where(arr==3)
print(x)#结果为(array([0]), array([2]))

对数组进行排序

import numpy as np

arr=np.array([3,1,2])
print(arr.sort(arr))#结果为[1 2 3]，sort不会对原数组进行修改，排序后的数组为新数组

arr=np.array([[3,2,4],[0,6,1]])
print(arr.sort(arr))
'''结果为
[[2 3 4]
 [0 1 6]]
'''

对数组进行过滤

NumPy中利用布尔型的index list对数组进行过滤

import numpy as np
arr=np.array([1,2,3,4])
x=[True,False,True,False]#注意此处的True和False不能简写成T和F
newarr=arr[x]
print(newarr)#结果为[1 3]

#直接生成boolen list
arr=np.array([1,2,3,4,5,6])
filter_arr=arr>3
newarr=arr[filter_arr]

print(arr)#结果为[1 2 3 4 5 6]
print(filter_arr)#结果为[False False False True True True]
print(newarr)#结果为[4 5 6]