如何正确连接两个一维数组而不展平？

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何正确连接两个一维数组而不展平？

【英文标题】：How to properly concatenate two 1D arrays without flattening?

【发布时间】：2019-12-01 09:06:14

【问题描述】：

如何正确连接两个 numpy 向量而不使结果变平？使用 append 时这一点非常明显，但使用 numpy 时会变得非常混乱。

我已经尝试过连接（显式轴而不是显式轴）、hstack、vstack。都没有结果。

In [1]: a
Out[1]: array([1, 2, 3])

In [2]: b
Out[2]: array([6, 7, 8])

In [3]: c = np.concatenate((a,b),axis=0)

In [4]: c
Out[4]: array([1, 2, 3, 6, 7, 8])

请注意，如果 a 和 b 是列表而不是 numpy 数组，则上面的代码确实有效。 我想要的输出：

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

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编辑

vstack 确实适用于a 和b，如上所示。它不适用于我的现实生活案例，我想用某个维度的向量迭代地填充一个空数组。

hist=[]
for i in range(len(filenames)):
    fileload = np.load(filenames[i])
    maxarray.append(fileload['maxamp'])

    hist_t, bins_t = np.histogram(maxarray[i], bins=np.arange(0,4097,4))
    hist = np.vstack((hist,hist_t))

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解决方案：

我找到了解决方案：您必须正确初始化数组，例如：How to add a new row to an empty numpy array

【问题讨论】：

np.array([a,b])

你可以使用vstack, np.vstack([a, b])

使用hist.append(hist_t)。您的解决方案链接显示列表附加更快。

【参考方案1】：

要让np.concatenate 在这里工作，输入数组应该有两个维度，因为这里不是沿着第二个轴串联，输入数组只有一维。

您可以在此处使用np.vstack，如docs 中所述：

相当于将形状为 (N,) 的一维数组重新整形为 (1,N) 后沿第一个轴进行串联

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([6, 7, 8])

np.vstack([a, b])

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

【讨论】：

这确实适用于上面的 a 和 b。但在我的现实生活中却不是这样：我有一个空数组，我想用相同维度的数组填充 iterativelt。我稍后会编辑 OP。

@deppep 迭代地增长一个数组无论如何都是一个坏主意。与列表不同，数组不是为调整大小而设计的；这样做涉及完全重新分配 + 复制，因此迭代方案将具有二次复杂度（列表：线性）。