Numpy模塊被廣泛用于科學(xué)和數(shù)值計(jì)算，自然有它的強(qiáng)大之處，之前對(duì)于特征處理中需要進(jìn)行數(shù)據(jù)列表或者矩陣拼接的時(shí)候都是自己寫的函數(shù)來完成的，今天發(fā)現(xiàn)一個(gè)好玩的函數(shù)，不僅好玩，關(guān)鍵性能強(qiáng)大，那就是Numpy模塊自帶的矩陣、列表連接函數(shù)，實(shí)踐一下。
#!usr/bin/env python
#encoding:utf-8
from __future__ import division
'''
__Author__:沂水寒城
使用numpy模塊實(shí)現(xiàn)矩陣的連接操作
'''
import numpy as np
def simple_test():
'''
簡單的小實(shí)驗(yàn)
'''
sim_one,sim_two=[1,5,8,0,3,6],[11,5,8,0,3]
one_list=[[1,2,3],[1,2,1],[3,4,5],[4,5,6]]
two_list=[[5,6,7],[6,7,8],[6,7,9],[0,4,7],[4,6,0],[2,9,1],[5,8,7],[9,7,8],[3,7,9]]
three_list=[[0,4,3,7],[4,6,1,0],[2,5,9,1]]
three_list=np.array(three_list)
four_list=[[2,9,1],[5,8,7],[9,7,8],[3,7,9]]
print '對(duì)一維列表連接結(jié)果為：'
pring np.concatenate([sim_one,sim_two],axis=0)
print '對(duì)兩個(gè)矩陣按行連接結(jié)果為：'
print np.concatenate([one_list,two_list],axis=0)
print '對(duì)兩個(gè)矩陣按列連接結(jié)果為：'
print np.concatenate([one_list,three_list.T],axis=1)
print np.concatenate([one_list,four_list],axis=1)
if __name__ == '__main__':
simple_test()
結(jié)果如下：
[Decode error - output not utf-8]
[Decode error - output not utf-8]
[ 1 5 8 0 3 6 11 5 8 0 3]
對(duì)兩個(gè)矩陣按行連接結(jié)果為：
[[1 2 3]
[1 2 1]
[3 4 5]
[4 5 6]
[5 6 7]
[6 7 8]
[6 7 9]
[0 4 7]
[4 6 0]
[2 9 1]
[5 8 7]
[9 7 8]
[3 7 9]]
對(duì)兩個(gè)矩陣按列連接結(jié)果為：
[[1 2 3 0 4 2]
[1 2 1 4 6 5]
[3 4 5 3 1 9]
[4 5 6 7 0 1]]
[[1 2 3 2 9 1]
[1 2 1 5 8 7]
[3 4 5 9 7 8]
[4 5 6 3 7 9]]
[Finished in 0.5s]
np.concatenate（）函數(shù)中，第一個(gè)參數(shù)為待合并的矩陣、列表，第二個(gè)參數(shù)為0則表示是按照行連接數(shù)據(jù)，為1則表示是按照列連接數(shù)據(jù)。
從上面結(jié)果可以看到對(duì)于一維列表，axis參數(shù)可以省略，對(duì)于二維列表當(dāng)axis為0時(shí)也可以省略
當(dāng)axis為1時(shí)，需要注意被連接的數(shù)據(jù)矩陣行數(shù)列數(shù)需要相同才行，否則會(huì)報(bào)錯(cuò)：
AttributeError: 'list' object has no attribute 'T'
即，當(dāng)axis為1時(shí)，本質(zhì)上就是將矩陣以行為基準(zhǔn)對(duì)應(yīng)行的數(shù)據(jù)直接連接即可
當(dāng)axis為1時(shí)，本質(zhì)上就是將矩陣以列為基準(zhǔn)將數(shù)據(jù)以此向下堆放在一起即可
以上這篇Python使用numpy模塊實(shí)現(xiàn)矩陣和列表的連接操作方法就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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