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numpy的堆叠数组函数stack()、vstack()、dstack()、concatenate()函数详解

numpy常用堆叠数组函数

在做图像和nlp数组数据处理的时候,经常要实现两个数组堆叠或者连接的功能,这经常用numpy库的一些函数实现,常用于堆叠数组的numy函数如下:

  • stack : Join a sequence of arrays along a new axis.
  • hstack: Stack arrays in sequence horizontally (column wise).
  • vstack : Stack arrays in sequence vertically (row wise).
  • dstack : Stack arrays in sequence depth wise (along third axis).
  • concatenate : Join a sequence of arrays along an existing axis.

stack()函数

stack()函数原型是stack(arrays, axis=0, out=None),功能是沿着给定轴连接数组序列,轴默认为第0维。

参数解析:

arrays: 类似数组(数组、列表)的序列,这里的每个数组必须有相同的shape。
axis: 默认为整形数据,axis决定了沿着哪个维度stack输入数组。

返回:

stacked : ndarray
   The stacked array has one more dimension than the input arrays.

实例如下:

import numpy as np
# 一维数组进行stack
a1 = np.array([1, 3, 4])    # shape (3,)
b1 = np.array([4, 6, 7])    # shape (3,)
c1 = np.stack((a,b))
print(c1)
print(c1.shape)    # (2,3)
# 二维数组进行堆叠
a2 = np.array([[1, 3, 5], [5, 6, 9]])    # shape (2,3)
b2 = np.array([[1, 3, 5], [5, 6, 9]])    # shape (2,3)
c2 = np.stack((a2, b2), axis=0)
print(c2)
print(c2.shape)

输出为:

[[1 3 4]
[4 6 7]]

(2, 3)

[[[1 3 5]
[5 6 9]]
[[1 3 5]
[5 6 9]]]
(2, 2, 3)

可以看到,进行stack的两个数组必须有相同的形状,同时,输出的结果的维度是比输入的数组都要多一维的。我们拿第一个例子来举例,两个含3个数的一维数组在第0维进行堆叠,其过程等价于先给两个数组增加一个第0维,变为1*3的数组,再在第0维进行concatenate()操作:

a = np.array([1, 3, 4])
b = np.array([4, 6, 7])
a = a[np.newaxis,:]
b = b[np.newaxis,:]
np.concatenate([a,b],axis=0)

输出为:

array([[1, 2, 3],
      [2, 3, 4]])

vstack()函数

vstack函数原型是vstack(tup),功能是垂直的(按照行顺序)堆叠序列中的数组。tup是数组序列(元组、列表、数组),数组必须在所有轴上具有相同的shape,除了第一个轴。1-D arrays must have the same length.

# 一维数组
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([2, 3, 4])
np.vstack((a,b))

array([[1, 2, 3],
[2, 3, 4]])

# 二维数组
a = np.array([[1], [2], [3]])
b = np.array([[2], [3], [4]])
np.vstack((a,b))

array([[1],
[2],
[3],
[2],
[3],
[4]])

hstack()函数

hstack()的函数原型:hstack(tup) ,参数tup可以是元组,列表,或者numpy数组,返回结果为numpy的数组。它其实就是水平(按列顺序)把数组给堆叠起来,与vstack()函数正好相反。举几个简单的例子:

# 一维数组
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([2, 3, 4])
np.hstack((a,b))

array([1, 2, 3, 2, 3, 4])

# 二维数组
a = np.array([[1], [2], [3]])
b = np.array([[2], [3], [4]])
np.hstack((a,b))

array([[1, 2],
[2, 3],
[3, 4]])

vstack()和hstack函数对比:

这里的v是vertically的缩写,代表垂直(沿着行)堆叠数组,这里的h是horizontally的缩写,代表水平(沿着列)堆叠数组。
tup是数组序列(元组、列表、数组),数组必须在所有轴上具有相同的shape,除了第一个轴。

np.concatenate() 函数

concatenate()函数功能齐全,理论上可以实现上面三个函数的功能,concatenate()函数根据指定的维度,对一个元组、列表中的list或者ndarray进行连接,函数原型:

numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0)
a = np.array([[1, 2], [3,4]])               
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
# a、b的shape为(2,2),连接第一维就变成(4,2),连接第二维就变成(2,4)
np.concatenate((a, b), axis=0)

array([[1, 2],
[3, 4],
[5, 6],
[7, 8]])

注意:axis指定的维度(即拼接的维度)可以是不同的,但是axis之外的维度(其他维度)的长度必须是相同的。
注意concatenate函数使用最广,必须在项目中熟练掌握。

参考资料

numpy中的hstack()、vstack()、stack()、concatenate()函数详解

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2019-05-01