Numpy：np.vstack()&np.hstack() flat/flatten

Posted 2021-02-17 bella2017

一 .  np.vstack: 按垂直方向（行顺序）堆叠数组构成一个新的数组

In[3]:
import numpy as np

In[4]:
a = np.array([[1,2,3]])
a.shape
Out[4]:
(1, 3)

In [5]:
b = np.array([[4,5,6]])
b.shape
Out[5]:
(1, 3)

In [6]:
c = np.vstack((a,b)) # 将两个（1,3）形状的数组按垂直方向叠加
print(c)
c.shape # 输出形状为（2,3）
[[1 2 3]
 [4 5 6]]
Out[6]:
(2, 3)

In [7]:
a = np.array([[1],[2],[3]])
a.shape
Out[7]:
(3, 1)

In [9]:
b = np.array([[4],[5],[6]])
b.shape
Out[9]:
(3, 1)

In [10]:
c = np.vstack((a,b))  # 将两个（3,1）形状的数组按垂直方向叠加
print(c)
c.shape # 输出形状为（6,1）
[[1]
 [2]
 [3]
 [4]
 [5]
 [6]]
Out[10]:
(6, 1)

二 . np.hstack:按水平方向（列顺序）堆叠数组构成一个新的数组

In[11]:
a = np.array([[1,2,3]])
a.shape
Out[11]:
(1, 3)

In [12]:
b = np.array([[4,5,6]])
b.shape
Out[12]:
(1, 3)

In [16]:
c = np.hstack((a,b)) # 将两个（1,3）形状的数组按水平方向叠加
print(c)
c.shape  # 输出形状为（1,6）
[[1 2 3 4 5 6]]
Out[16]:
(1, 6)

In [17]:
a = np.array([[1],[2],[3]])
a.shape
Out[17]:
(3, 1)
In [18]:
b = np.array([[4],[5],[6]])
b.shape
Out[18]:
(3, 1)
In [19]:
c = np.hstack((a,b)) 将两个（3,1）形状的数组按水平方向叠加
print(c)
c.shape  # 输出形状为（3,2）
[[1 4]
 [2 5]
 [3 6]]
Out[19]:
(3, 2)

三 .  numpy.ndarray.flat/flatten

1. flat返回的是一个迭代器，可以用for访问数组每一个元素

import numpy as np
a = np.arange(4).reshape(2,2)
print(a)
for i in a.flat:
    print(i)
#迭代器可以用list进行输出
print(list(a.flat))
print(type(a.flat))#返回类型为 numpy.flatiter
#可以用索引对迭代器进行引号
a.flat[3]

#输出：
[[0 1]
 [2 3]]
0
1
2
3
[0, 1, 2, 3]
<class ‘numpy.flatiter‘>
3

2. ndarray.flatten(order=’C’)

Return a copy of the array collapsed into one dimension.
将数组的副本转换为一维，并返回

 

可选参数，order：{‘C’,‘F’,‘A’,‘K’}

 

• ‘C’：C-style，行序优先
• ‘F’：Fortran-style，列序优先
• ‘A’：if a is Fortran contiguous in memory ,flatten in column_major order
• ‘K’：按照元素在内存出现的顺序进行排序
  默认为’C’

a = np.array([[4,5],[4,9]])
#默认按行转换
b= a.flatten()
print(b)
#换成列来划分
c = a.flatten(‘F‘)
print(c)

[4 5 4 9]
[4 4 5 9]