Объединение и разделение — NumPy

Коротко

np.concatenate(список, axis) склеивает по существующей оси. Размеры по остальным осям должны совпадать.
np.stack(список, axis) добавляет новую ось: из двух (2, 2) получается (2, 2, 2). Формы должны совпадать полностью.
Короткие варианты: vstack — одно под другим (векторы становятся строками), hstack — рядом, column_stack — векторы как столбцы.
np.split(a, n) — на n равных частей, np.split(a, [i, j]) — по индексам разреза. np.array_split допускает неравные части.
Функции принимают список массивов, а не несколько аргументов.

Синтаксис

np.concatenate([a, b], axis=0)
np.stack([a, b], axis=0)
np.vstack([a, b]), np.hstack([a, b]), np.column_stack([a, b])
np.split(a, 3, axis=0)            # 3 равные части
np.split(a, [2, 5])               # a[:2], a[2:5], a[5:]
np.array_split(a, 3)              # части могут отличаться на 1

Параметры

ПараметрЧто делаетПо умолчанию

arraysсписок или кортеж массивовобязательный

axisось склейки или разреза; в stack — место новой оси0

indices_or_sectionsчисло частей или список индексов разрезаобязательный

Примеры

Данные для примеровиспользуются во всех примерах ниже

jan = np.array([[5, 3],
                [2, 7]])       # продажи за январь: 2 магазина × 2 товара
feb = np.array([[4, 6],
                [1, 8]])

concatenate по строкам и столбцам

print(np.concatenate([jan, feb]))           # по строкам (axis=0)
np.concatenate([jan, feb], axis=1)          # по столбцам

Вывод

[[5 3]
 [2 7]
 [4 6]
 [1 8]]
array([[5, 3, 4, 6],
       [2, 7, 1, 8]])

stack — новая ось

both = np.stack([jan, feb])                 # новая ось: месяцы × магазины × товары
print(both.shape)
np.stack([jan, feb], axis=-1).shape

Вывод

(2, 2, 2)
(2, 2, 2)

vstack, hstack, column_stack для векторов

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
print(np.vstack([a, b]))                    # векторы как строки
print(np.hstack([a, b]))                    # подряд
np.column_stack([a, b])                     # векторы как столбцы

Вывод

[[1 2 3]
 [4 5 6]]
[1 2 3 4 5 6]
array([[1, 4],
       [2, 5],
       [3, 6]])

Разрезать на части

data = np.arange(9)
print(np.split(data, 3))                    # на 3 равные части
np.split(data, [2, 5])                      # по индексам: [:2], [2:5], [5:]

Вывод

[array([0, 1, 2]), array([3, 4, 5]), array([6, 7, 8])]
[array([0, 1]), array([2, 3, 4]), array([5, 6, 7, 8])]

Неравные части

np.array_split(np.arange(7), 3)             # части могут быть неравными

Вывод

[array([0, 1, 2]), array([3, 4]), array([5, 6])]

Подводные камни

split требует равного деления

7 элементов на 3 частиошибка: ValueError

np.split(np.arange(7), 3)

Ошибка

ValueError: array split does not result in an equal division

Размеры по остальным осям не совпадают

Разное число столбцовошибка: ValueError

np.concatenate([jan, np.array([[1, 2, 3]])])

Ошибка

ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly, but along dimension 1, the array at index 0 has size 2 and the array at index 1 has size 3

np.row_stack удалён

Вызов np.row_stackошибка: AttributeError

np.row_stack([jan, feb])

Ошибка

AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'row_stack'

Склейка в цикле

Каждый concatenate копирует все данные. Накопление массива по одному куску в цикле — квадратичная сложность. Соберите куски в список и склейте один раз.