python numpy 两种方法将相同shape的一维数组合并为二维数组

1 np.column_stack

最简单的一种方法
在这里插入图片描述
将多个一维数据按【列】合并为二维数组

import numpy as np# a b 都是一维数组
a = np.array((1,2,3))
b = np.array((2,3,4))# 变成二维
merge = np.column_stack((a,b))
# array([[1, 2],[2, 3],[3, 4]])

2 np.hstack

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尽管该函数也是对【列】进行stack,但对多个一维数组而言,stack只是在一维上,没有增加【列数】;对于多个二维数组而言,stack才能增加列数

# 此时a和b是一维数组
a = np.array((1,2,3))
b = np.array((4,5,6))c = np.hstack((a,b))
# array([1, 2, 3, 4, 5, 6])aa = np.array([[1],[2],[3]])
bb = np.array([[4],[5],[6]])
# 此时aa和bb的shape是(3, 1) 二维数组
cc = np.hstack((aa,bb))
# array([[1, 4],
#       [2, 5],
#      [3, 6]])

当然,我们也可以利用np.hstack进行将一维数组合并为二维数组,对一维数组先进行reshape

a = np.array((1,2,3))
b = np.array((4,5,6))
# 进行reshape 变成二维(3, 1)
a = np.reshape(a, (-1,1))
b = np.reshape(b, (-1,1))c = np.hstack((a,b))
# array([[1, 4],
#       [2, 5],
#      [3, 6]])

3 总结

  1. np.column_stacknp.hstack都可以实现一维数组合并为二维数组
  2. 使用np.hstack可能需要np.reshape
  3. np.column_stack最简单!

学习链接:

  • numpy.column_stack — NumPy v1.26 Manual

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