Объединение и разделение массивов ~ PythonRu

Часто требуется создать новый массив на основе уже существующих. В этом разделе речь пойдет о процессе создания массивов за счет объединения или разделения ранее определенных.

Объединение массивов

Можно осуществить слияние массивов для создания нового, который будет содержать все элементы объединенных. NumPy использует концепцию стекинга и предлагает для этого кое-какие функции. Например, можно осуществить вертикальный стекинг с помощью функции vstack(), которая добавит второй массив в первый с помощью новых рядов. А функция hstack() осуществляет горизонтальная стекинг, добавляя второй массив в виде колонок.

>>> A = np.ones((3, 3))
>>> B = np.zeros((3, 3))
>>> np.vstack((A, B))
array([[ 1., 1., 1.],
       [ 1., 1., 1.],
       [ 1., 1., 1.],
       [ 0., 0., 0.],
       [ 0., 0., 0.],
       [ 0., 0., 0.]])
>>> np.hstack((A,B))
array([[ 1., 1., 1., 0., 0., 0.],
       [ 1., 1., 1., 0., 0., 0.],
       [ 1., 1., 1., 0., 0., 0.]])

Еще две функции, которые выполняют стекинг для нескольких массивов — это column_stack() и row_stack(). Они работают независимо от первых двух. Их используют для одномерных массивов, для объединения значения в ряды или колонки и формирования двумерного массива.

>>> a = np.array([0, 1, 2])
>>> b = np.array([3, 4, 5])
>>> c = np.array([6, 7, 8])
>>> np.column_stack((a, b, c))
array([[0, 3, 6],
       [1, 4, 7],
       [2, 5, 8]])
>>> np.row_stack((a, b, c))
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [6, 7, 8]])

Разделение массивов

Из прошлого раздела вы узнали, как собирать массивы с помощью стекинга. Теперь разберемся с разделением их на части. В NumPy для этого используется разделение. Также имеется набор функций, который работают в горизонтальной (hsplit()) и вертикальной (vsplit()) ориентациях.

>>> A = np.arange(16).reshape((4, 4))
>>> A
array([[ 0, 1, 2, 3],
       [ 4, 5, 6, 7],
       [ 8, 9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])

Так, если нужно разбить массив горизонтально, то есть, поделить ширину массива на две части, то матрица A размером 4×4 превратится в две матрицы 2×4.

>>> [B,C] = np.hsplit(A, 2)
>>> B
array([[ 0, 1],
       [ 4, 5],
       [ 8, 9],
       [12, 13]])
>>> C
array([[ 2, 3],
       [ 6, 7],
       [10, 11],
       [14, 15]])

Если же нужно разбить массив вертикально, то есть поделить высоту на две части, то матрица A размером 4×4 превратится в 2 размерами 4×2.

>>> [B,C] = np.vsplit(A, 2)
>>> B
array([[0, 1, 2, 3],
       [4, 5, 6, 7]])
>>> C
array([[ 8, 9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])

Более сложная команда — функция split(). Она позволяет разбить массив на несимметричные части. Массив передается в качестве аргумента, но вместе с ним необходимо указать и индексы частей, на которые его требуется разбить. Если указать параметр axis = 1, то индексами будут колонки, а если axis = 0 — ряды.

Например, необходимо разбить матрицу на три части. Первая из которых будет включать первую колонку, вторая — вторую и третью колонки, а третья — последнюю. Здесь нужно указать следующие индексы.

>>> [A1,A2,A3] = np.split(A,[1,3],axis=1)
>>> A1
array([[ 0],
       [ 4],
       [ 8],
       [12]])
>>> A2
array([[ 1, 2],
       [ 5, 6],
       [ 9, 10], 
       [13, 14]])
>>> A3
array([[ 3],
       [ 7],
       [11],
       [15]])

То же самое можно проделать и для рядов.

>>> [A1,A2,A3] = np.split(A,[1,3],axis=0)
>>> A1
array([[0, 1, 2, 3]])
>>> A2
array([[ 4, 5, 6, 7],
       [ 8, 9, 10, 11]])
>>> A3
array([[12, 13, 14, 15]])