Python で np.vstack() と np.hstack() を使用する方法

ここでは、配列を結合する 2 つの方法を紹介します。

np.vstack(): 垂直方向のスタッキング

np.hstack(): 水平方向のタイリング

import numpy as np
arr1=np.array([1,2,3])
arr2=np.array([4,5,6])
print np.vstack((arr1,arr2))
 
print np.hstack((arr1,arr2))
 
a1=np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])
a2=np.array([[7,8],[9,10],[11,12]])
print a1
print a2
print np.hstack((a1,a2))

結果は次のとおりです:

[[1 2 3]
[4 5 6]]
[1 2 3 4 5 6]
[[ 1 2]
[3 4]
[5 6]]
[[ 7 8]
[ 9 10]
[11 12]]
[[ 1 2 7 8 ]
[ 3 4 9 10]
[ 5 6 11 12]]

ここで強調しておく必要があるのは、 hstack を適用するときに cs231n で assign1 を実行していたため、常にエラーが発生するということです。ここのhstackにあります！その時初めて、私はこれまでの研究が非常に表面的なものであったことに気づきました。

(1)np.hstack()

関数プロトタイプ: numpy.hstack(tup)

ここで、tup は配列のシーケンス tup : ndarray のシーケンス

配列は、任意の長さにできる 1 次元配列を除き、2 番目の軸を除くすべての軸に沿って同じ形状を持つ必要があります。

以下と同等です。 np .concatenate(tup, axis=1)

例 1:

import numpy as np
brr1=np.array([1,2,3,4,55,6,7,77,8,9,99])
brr1_folds=np.array_split(brr1,3)
print brr1_folds
print brr1_folds[0:2]+brr1_folds[1:3]
print np.hstack((brr1_folds[:2]+brr1_folds[1:3]))
print brr1_folds[0:2]
print brr1_folds[1:3]
#print np.hstack((brr1_folds[0:2],brr1_folds[1:3]))

最後の行がコメントアウトされていない場合、エラーが発生します;

[配列([1, 2, 3, 4])、配列([55, 6, 7, 77])、配列([8, 9, 99])]
[配列([1, 2, 3, 4])、配列 ([55, 6, 7, 77])、配列([55, 6, 7, 77])、配列([ 8, 9, 99])]
[ 1 2 3 4 55 6 7 77 55 6 7 77 8 9 99]
[配列([1, 2, 3, 4]), 配列([55, 6, 7, 77])]
[配列([55, 6, 7, 77 ]), array([ 8, 9, 99])]

エラーの理由は、配列の次元が一貫していないことです。これを に変更するだけです。プラス記号はリストの結合です。

例 2:

print np.hstack(([1,2,3,3,4],[3,4,5,8,6,6,7]))

結果は次のようになります。これは、1 次元配列 hstack が任意であることを示しています。

[1 2 3 3 4 3 4 5 8 6 6 7]

例 3:

hstack の 2 番目の次元が同じである必要があることを示します:

print np.hstack(([1,2,3,3,4],[3,4,5,8,6,6,7]))
print np.hstack(([[1,2,3],[2,3,4]],[[1,2],[2,3]]))

結果:

[1 2 3 3 4 3 4 5 8 6 6 7]
[[1 2 3 1 2]

[2 3 4 2] 3]]

上記を次のように変更すると、エラーが報告されます。 ！ ！

print np.hstack(([1,2,3,3,4],[3,4,5,8,6,6,7]))
print np.hstack(([[1,2,3],[2,3,4]],[[1,2]]))

(2)np.vstack()

関数プロトタイプ: numpy.hstack(tup)

tup : ndarray のシーケンス

配列は、最初の軸を除くすべての軸に沿って同じ形状でなければなりません。1 次元配列は同じ長さでなければなりません。

は、最初の次元を除いて、次のようにすることができることを意味します。異なる 形状は他の次元でも同じでなければなりません。 1 次元配列は同じサイズでなければなりません。

例 1:

print np.vstack(([1,2,3],[3,4,3]))
print np.vstack(([1,2,3],[2,3]))

ただし、注意すべきは 2 行目が間違っていることです。

例 2:

print np.vstack(([[1,2,3],[3,4,3]],[[1,3,4],[2,4,5]]))
print np.vstack(([[1,2,3],[3,4,3]],[[3,4],[4,5]]))

これは、配列の 2 番目の次元が異なる場合にエラーが発生することを示しています。

print np.vstack(([[1,2,3],[3,4,3]],[[2,4,5]]))
print np.vstack(([[1,2,3],[3,4,3]],[[4,5]]))

例 3:

リストを渡します:

import numpy as np
arr1=np.array([[1,2],[2,4],[11,33],[2,44],[55,77],[11,22],[55,67],[67,89]])
arr11=np.array([[11,2,3],[22,3,4],[4,5,6]])
arr1_folds=np.array_split(arr1,3)
print arr1_folds
print np.vstack(arr1_folds)

結果:

[array([[ 1, 2] ,
[ 2, 4],
[11, 33]]), array([[ 2, 44],
[55, 77],
[11, 22]]), array([[55, 67],
[67, 89]])]
[[ 1 2]
[ 2 4]
[11 33]
[ 2 44]
[55 77]
[11 22]
[55 67]
[67 89]]

以上がPython で np.vstack() と np.hstack() を使用する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。