合并
在numpy中合并两个array
numpy中可以通过concatenate,参数axis=0表示在垂直方向上合并两个数组,等价于np.vstack;参数axis=1表示在水平方向上合并两个数组,等价于np.hstack。
垂直方向:
np.concatenate([arr1,arr2],axis=0) np.vstack([arr1,arr2])
水平方向:
np.concatenate([arr1,arr2],axis=1) np.hstack([arr1,arr2])
import numpy as np import pandas as pd arr1=np.ones((3,5)) arr1 Out[5]: array([[ 1., 1., 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1., 1., 1.]]) arr2=np.random.randn(15).reshape(arr1.shape) arr2 Out[8]: array([[-0.09666833, 1.47064828, -1.94608976, 0.2651279 , -0.32894787], [ 1.01187699, 0.39171167, 1.49607091, 0.79216196, 0.33246644], [ 1.71266238, 0.86650837, 0.77830394, -0.90519422, 1.55410056]]) np.concatenate([arr1,arr2],axis=0) #在纵轴上合并 Out[9]: array([[ 1. , 1. , 1. , 1. , 1. ], [ 1. , 1. , 1. , 1. , 1. ], [ 1. , 1. , 1. , 1. , 1. ], [-0.09666833, 1.47064828, -1.94608976, 0.2651279 , -0.32894787], [ 1.01187699, 0.39171167, 1.49607091, 0.79216196, 0.33246644], [ 1.71266238, 0.86650837, 0.77830394, -0.90519422, 1.55410056]]) np.concatenate([arr1,arr2],axis=1) #在横轴上合并 Out[10]: array([[ 1. , 1. , 1. , ..., -1.94608976, 0.2651279 , -0.32894787], [ 1. , 1. , 1. , ..., 1.49607091, 0.79216196, 0.33246644], [ 1. , 1. , 1. , ..., 0.77830394, -0.90519422, 1.55410056]])
在pandas中合并两个DataFrame
pandas中通过concat方法实现合并,指定参数axis=0 或者 axis=1,在纵轴和横轴上合并两个数组。与numpy不同,这里的两个dataframe要放在一个列表中,即[frame1,frame2]
from pandas import DataFrame frame1=DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]]) frame2=DataFrame([[7,8,9],[10,11,12]]) pd.concat([frame1,frame2], ignore_index=True) # 合并的数组是一个可迭代的列表。 Out[25]: 0 1 2 0 1 2 3 1 4 5 6 0 7 8 9 1 10 11 12 pd.concat([frame1,frame2], axis=1, ignore_index=True) Out[27]: 0 1 2 3 4 5 0 1 2 3 7 8 9 1 4 5 6 10 11 12
拉直和重塑
拉直即把一个二维的array变成一个一维的array。默认情况下,Numpy数组是按行优先顺序创建。在空间方面,这就意味着,对于一个二维数字,每行中的数据项是存放在内在中相邻的位置上的。另一种顺序是列优先。
由于历史原因,行优先和列优先又分别被称为C和Fortran顺序。在Numpy中,可以通过关键字参数order=‘C' 和order=‘F' 来实现行优先和列优先。
拉直:
arr=np.arange(15).reshape(3,-1) arr Out[29]: array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14]]) arr.ravel('F') #按照列优先,扁平化。 Out[30]: array([ 0, 5, 10, ..., 4, 9, 14]) arr.ravel('C') # 默认顺序。#按照行优先,扁平化。 Out[31]: array([ 0, 1, 2, ..., 12, 13, 14])
重塑:
Fortran顺序重塑后按列拉直和原数据按列拉直一样。
arr.reshape((5,3),order='F') Out[32]: array([[ 0, 11, 8], [ 5, 2, 13], [10, 7, 4], [ 1, 12, 9], [ 6, 3, 14]])
C顺序重塑后按行拉直和原数据按行拉直一样。
arr.reshape((5,3),order='C') Out[33]: array([[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5], [ 6, 7, 8], [ 9, 10, 11], [12, 13, 14]])
以上这篇numpy和pandas中数组的合并、拉直和重塑实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
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