新维度中的 numpy 堆栈

在数据科学中，numpy 是一个广泛使用的 Python 库，用于进行大规模的科学计算。其中一个重要的特性是 numpy 堆栈操作，该操作允许将几个 numpy 数组沿一定维度堆叠在一起。本文将介绍 numpy 堆栈和其在数据科学中的应用。

numpy 堆栈操作

numpy 提供了三种堆栈操作，分别是 concatenate，vstack 和 hstack。

concatenate

concatenate 操作可以将两个或多个 numpy 数组沿着一个现有的轴进行拼接。该函数的语法为：numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0)，其中 a1, a2, ... 是需要堆叠在一起的数组，axis 代表要拼接的轴的方向。

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6]])

c = np.concatenate((a, b), axis=0)
print(c)

输出结果为：

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

vstack

vstack 操作可以将两个或多个 numpy 数组沿垂直方向堆栈在一起。语法为：numpy.vstack(tup)，其中 tup 是包含需要堆栈的数组的元组。

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

c = np.vstack((a, b))
print(c)

输出结果为：

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

hstack

hstack 操作可以将两个或多个 numpy 数组沿水平方向堆栈在一起。语法为：numpy.hstack(tup)，其中 tup 是包含需要堆栈的数组的元组。

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

c = np.hstack((a, b))
print(c)

输出结果为：

[1 2 3 4 5 6]

numpy 堆栈的应用

numpy 堆栈操作通常应用于合并列或行数据以及图像处理中。例如，我们可以使用 vstack 将不同的行数据合并为一个大的矩阵。

import numpy as np

data = np.array([[1, 2], [3, 4]])
labels = np.array([0, 1])

data_with_labels = np.vstack((data.T, labels)).T
print(data_with_labels)

输出结果为：

[[1 2 0]
 [3 4 1]]

此外，我们可以使用 hstack 将多个图像水平拼接在一起。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img1 = plt.imread('img1.png')
img2 = plt.imread('img2.png')
img3 = plt.imread('img3.png')

merged_img = np.hstack((img1, img2, img3))
plt.imshow(merged_img)
plt.show()

总之，numpy 堆栈操作对于数据科学中的数组合并和图像拼接等任务非常有用。我们可以使用这些操作来处理大量数据和图像，从而使代码更加简洁和高效。