Numpy hstack() 函数

Numpy hstack() 函数用于水平堆叠数组。它沿水平轴(即轴 1)组合一系列数组。

所有输入数组必须具有相同的行数或兼容的形状才能进行广播，并且该函数返回一个列连接的新数组。

此函数对于并排合并数组非常有用，尤其是在数据处理和操作任务中。

也适用于将多个数组组合成一个数组，其中每个数组都作为一列添加。

语法

Numpy hstack() 函数的语法如下 -

numpy.hstack(tup, *, dtype=None, casting='same_kind')

参数

以下是 Numpy 的参数hstack() 函数 −

• tup:要堆叠的数组元组。除第二个轴外，所有轴上数组的形状必须相同。
• dtype:此参数指定结果数组的数据类型。如果指定，则所有输入数组在堆叠前都会转换为此数据类型。如果为 None，则数据类型由输入数组决定。
• casting:此参数控制指定 dtype 时的类型转换规则。它决定了在转换为 dtype 时如何处理数据类型。

返回值

此函数返回一个由给定数组水平堆叠而成的 ndarray。

示例 1

以下是 Numpy hstack() 函数的示例，该函数展示了如何将两个一维数组连接成一个一维数组。

import numpy as np

# 创建两个一维数组
array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])

# 水平堆叠数组
result = np.hstack((array1, array2))
print(result)

输出

[1 2 3 4 5 6]

示例 2

此示例展示了如何将一维数组重塑并与二维数组堆叠，展现了 numpy.hstack() 在混合维度下操作的灵活性 -

import numpy as np

# 创建二维数组和一维数组
array1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
array2 = np.array([7, 8])

# 将 array2 重塑为与 array1 行数相同的列向量
# 注意:array2 需要具有相同的行数行数与数组 1 相同，以确保水平堆叠成功
array2 = np.array([7, 8]).reshape(-1, 1) # 将数组重塑为 (2, 1)，以匹配数组 1 中的行数

# 水平堆叠数组
result = np.hstack((array1, array2))

print("结果数组:")
print(result)

输出

结果数组:
[[1 2 3 7]
[4 5 6 8]]

示例 3

在此示例中，我们将两个数组合并为一个数组 -

import numpy as np

# 定义第一个数组
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])

print('第一个数组:')
print(a)
print('
')

# 定义第二个数组
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

print('第二个数组:')
print(b)
print('
')

# 水平堆叠两个数组
c = np.hstack((a, b))

print('水平堆叠:')
print(c)
print('
')

输出

第一个数组:
[[1 2]
[3 4]]

第二个数组:
[[5 6]
[7 8]]

水平堆叠:
[[1 2 5 6]
[3 4 7 8]]

numpy_array_manipulation.html