Numpy 合并非重叠数组块

在本文中，我们将介绍如何使用 Numpy 合并非重叠数组块。在实际的数据处理中，我们可能需要将多个数组合并为一个更大的数组。但是，这些数组中的数据可能是不重叠的，也就是说它们并没有交叉重叠的部分，这时候就需要使用数组块的合并方法。

阅读更多：Numpy 教程

方法一：使用 concatenate 函数

Numpy 中提供了 concatenate 函数用于合并数组。它可以将两个或多个数组沿指定轴拼接在一起。当我们合并非重叠的数组块时，可以使用这个函数。下面是一个示例：

import numpy as np

arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
arr3 = np.array([[9, 10], [11, 12]])

result = np.concatenate((arr1, arr2, arr3), axis=0)
print(result)

上面的代码中，我们创建了三个二维数组 arr1、arr2 和 arr3，它们的维度都是 2×2。然后使用 concatenate 函数将三个数组沿着轴 0 拼接在一起，得到了一个 6×2 的数组，输出如下：

[[ 1  2]
 [ 3  4]
 [ 5  6]
 [ 7  8]
 [ 9 10]
 [11 12]]

可以看到，使用 concatenate 函数可以将非重叠的数组块合并成一个新的数组。

方法二：使用 vstack 和 hstack 函数

Numpy 中还提供了 vstack 和 hstack 函数分别用于沿竖直方向和水平方向对数组进行堆叠。当我们需要将多个数组沿不同方向进行合并时，可以使用这两个函数。下面是一个示例：

import numpy as np

arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
arr3 = np.array([[9, 10], [11, 12]])

result1 = np.vstack((arr1, arr2))
result2 = np.hstack((result1, arr3))

print(result2)

上面的代码中，我们先使用 vstack 函数将 arr1 和 arr2 沿着竖直方向堆叠在一起，得到一个 4×2 的数组。然后再使用 hstack 函数将这个数组与 arr3 沿着水平方向堆叠在一起，得到一个 4×4 的数组，输出如下：

[[ 1  2  9 10]
 [ 3  4 11 12]
 [ 5  6  9 10]
 [ 7  8 11 12]]

可以看到，使用 vstack 和 hstack 函数也可以将非重叠的数组块合并成一个新的数组。

总结

本文介绍了使用 Numpy 合并非重叠数组块的方法。我们可以使用 concatenate 函数将多个数组沿着指定轴拼接在一起，也可以使用 vstack 和 hstack 函数分别在竖直和水平方向上对数组进行堆叠。这些方法可以帮助我们快速将多个非重叠的数组块合并成一个更大的数组。