极客笔记如何连接两个二维NumPy数组
Python是一种多功能且强大的编程语言，在科学计算、数据分析和机器学习等领域被广泛使用。使得Python在这些领域如此有用的关键库之一是NumPy。NumPy提供了处理数组的强大工具，对于许多科学计算任务来说是必不可少的。在本文中，我们将探讨如何使用Python连接两个二维NumPy数组。
如果你曾经在Python中使用过数组，你就知道它们在存储和操作大量数据时是多么有用。然而，你可能需要将两个数组合并为一个更大的数组。这就是数组连接的用处。在本教程中，我们将展示如何使用两种不同的方法在Python中连接两个二维NumPy数组。让我们开始吧！
如何连接两个二维NumPy数组
连接是将两个或多个字符串、数组或其他数据结构组合成一个单一实体的过程。它涉及将两个或多个字符串或数组的内容连接在一起，以创建一个新的字符串或数组。
有多种方法可以连接两个二维NumPy数组。让我们逐个探讨。
方法1：使用np.concatenate()
np.concatenate()函数接受一个数组序列作为其第一个参数，这可以是元组、列表或任何包含要连接的数组的可迭代对象。我们还可以指定沿着哪个轴连接数组，可以是0（垂直连接）或1（水平连接）。
示例
以下示例演示了使用np.concatenate()在水平方向上连接两个二维NumPy数组：
import numpy as np
# create two 2D arrays
arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
# concatenate horizontally
arr3 = np.concatenate((arr1, arr2), axis=1)
# print the concatenated array
print(arr3)
输出
[[1 2 5 6]
[3 4 7 8 ]]
在上面的例子中，我们首先使用np.array()函数创建两个2D数组arr1和arr2。然后，我们使用np.concatenate()函数沿着第二个轴（axis=1）水平连接这些数组。生成的连接数组arr3包含arr1和arr2的所有元素水平排列。请注意，我们指定了axis=1来水平连接数组，并且生成的连接数组具有与输入数组相同的行数。
示例
我们还可以使用np.concatenate()函数通过指定axis=0来垂直连接两个二维NumPy数组。下面是一个示例：
import numpy as np
# create two 2D arrays
arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
# concatenate vertically
arr3 = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0)
# print the concatenated array
print(arr3)
输出
[[1 2]
[3 4]
[5 6]
[7 8]]
在上面的代码示例中，我们再次使用np.array()函数创建了两个二维数组arr1和arr2，然后使用np.concatenate()函数沿第一个轴（axis=0）将这些数组垂直拼接在一起。拼接后的数组arr3包含了arr1和arr2中所有元素垂直排列的结果。请注意，我们指定了axis=0来垂直拼接这些数组，拼接后的数组与输入数组具有相同的列数。
方法2：使用np.vstack()和np.hstack()
除了np.concatenate()函数外，NumPy还提供了另外两个函数用于拼接二维数组：np.vstack()和np.hstack()。这两个函数分别用于垂直和水平拼接。
np.vstack(): 这个函数用于将两个二维数组垂直堆叠在一起。它接受一个数组元组作为输入，并返回一个将输入数组垂直堆叠的新数组。结果数组的形状为（m+n，k），其中m和n是输入数组中的行数，k是列数。
示例
这里是一个使用np.vstack()方法拼接两个二维数组的示例：
import numpy as np
# Creating two 2-dimensional arrays
array1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
array2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
# Stacking the two arrays vertically
result = np.vstack((array1, array2))
print("Array 1:")
print(array1)
print("\nArray 2:")
print(array2)
print("\nResult after vertical concatenation:")
print(result)
输出
Array 1:
[[1 2]
[3 4]]
Array 2:
[[5 6]
[7 8]]
Result after vertical concatenation:
[[1 2]
[3 4]
[5 6]
[7 8]]
如上所示，得到的连接数组结果的形状为(4, 2)，其中array1的元素首先出现，然后是array2的元素。np.vstack()函数将数组在垂直方向堆叠，意味着数组被放置在彼此上方。
np.hstack(): 这个函数可以用于将两个二维数组水平堆叠。它接受一个数组元组作为输入，并返回一个将输入数组水平堆叠的新数组。结果数组的形状为(m, n+p)，其中m是输入数组的行数，n和p分别是第一个和第二个数组的列数。
示例
下面是一个演示np.hstack()用法的示例：
import numpy as np
# Creating two 2-dimensional arrays
array1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
array2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
# Stacking the two arrays horizontally
result = np.hstack((array1, array2))
print("Array 1:")
print(array1)
print("\nArray 2:")
print(array2)
print("\nResult after horizontal concatenation:")
print(result)
输出
Array 1:
[[1 2]
[3 4]]
Array 2:
[[5 6]
[7 8]]
Result after horizontal concatenation:
[[1 2 5 6]
[3 4 7 8]]
正如你在输出中观察到的那样，结果的连接数组也是一个形状为(2, 4)的二维NumPy数组。连接数组的前两列包含”array1″的元素，最后两列包含”array2″的元素。
结论
在本文中，我们探讨了使用Numpy的np.concatenate()和np.vstack()/np.hstack()两种方法来拼接两个二维数组的方式。我们为每种方法提供了示例，展示了如何使用这些函数在水平和垂直方向上拼接两个二维数组。这些方法在科学计算、数据分析和机器学习任务中合并数组和处理大量数据时非常有用。