数组的组合主要有： 1.水平组合：np.hstack(arr1,arr2) 或 concatenate(arr1,arr2,axis=1) 2.垂直组合：np.vstack(arr1,arr2) 或 concatenate(arr1,arr2,axis=0) 3.深度组合：np.dstack(arr1,arr2) 4.列组合：np.column_stack(arr1,arr2) 5.行组合：np.row_stack(arr1,arr2)

数组的分割主要有： 1.水平分割：np.split(arr,n,axis=1) 或 np.hsplit(arr,n) 2.垂直分割：np.split(arr,n,axis=0) 或 np.vsplit(arr,n) 3.深度分割：np.dsplit(arr,n)

接下来一一举例

一、数组的组合

1.水平组合

语法： np.hstack(arr1,arr2) concatenate(arr1,arr2,axis=1) 水平方向上直接拼接起来

# 准备两个数组 m=np.arange(9).reshape(3,3) doubleM=m*2

m: doubleM:

#hstack() np.hstack((m,doubleM)) # concatenate() np.concatenate((m,doubleM),axis=1)

2.垂直组合

语法： np.vstack(arr1,arr2) concatenate(arr1,arr2,axis=0) 将第二个数组拼接在第一个数组的垂直方向上。

还是用刚刚的m 和doubleM这两个数组。

# vstack() np.vstack((m,doubleM)) # concatenate() np.concatenate((m,doubleM),axis=0)

3.深度组合

语法：np.dstack(arr1,arr2) 就是将一系列数组沿着纵轴（深度）方向进行层叠组合。

还是用刚刚的m和doubleM两个数组。

np.dstack((m,doubleM))

注意:（1）新的数据的维度是原数据行列以及个数相关。 （2）维度不同的两个数组不能进行组合

4.列组合

语法：np.column_stack(arr1,arr2) column_stack函数对于一维数组是深度组合； 对多维数组就是与hstack的效果一样，直接水平方向拼接起来

(1)两个一维数组进行列组合

m1=np.arange(3) print(m1) np.column_stack((m1,m1*2))

[0 1 2]

array([[0, 0], [1, 2], [2, 4]])

（2）一维数组与多维数组进行组合

将一维数组的每一个数字分配到多维数组的每一列中去，因此，一维数组的数字个数一定要与多维数组的行相同才能够进行组合。 m1：[0 1 2] m:

np.column_stack((m1,m))

（3）多维数组与多维数组进行列组合

可以看出来是直接进行水平方向的组合的

np.column_stack((m,doubleM))

5.行组合

语法：np.row_stack(arr1,arr2) 对于一维数组来说，无论几个一维数组，直接叠起来组成二维数组； 对于多维数组来说，就是垂直方向上的组合（vstack）

(1)两个一维数组进行行组合

np.row_stack((m,doubleM))

（2）多维数组进行行组合

注意一定要相同维度的多维数组才能进行行组合！！！

二、数组的分割

1.水平分割

是在水平方向上进行分割，所以是竖着划一刀的。 语法： np.split(arr,n,axis=1) np.hsplit()

arr1=np.arange(16).reshape(4,4) print(arr1) np.split(arr1,2,axis=1) # np.hsplit(arr1,2)

注意：分割的分数要可以整出的才行

2.垂直分割

沿着垂直方向上进行分割，因此是分出来是行 语法： np.split(arr,n,axis=0) np.vsplit(arr)

arr=np.arange(9).reshape(3,3) arr

np.split(arr,3,axis=0) np.vsplit(arr,3)

3.深度分割

注意：深度分割只能分割3个维度以上的 语法：语法：dsplit(arr,n)

arr1=np.arange(8).reshape(2,2,2) arr1

np.dsplit(arr1,2)