使用np.vstack合併多個numpy數組

引言

numpy是Python中用得最廣泛的科學計算庫之一，它提供了一個用於處理大量、多維數組的數據結構、廣播功能、用於集成C和C++代碼的工具和用於線性代數、傅里葉變換和隨機數生成的函數，同時還可以利用多種工具對數據進行操作、調整和匯總。本文將重點介紹numpy中np.vstack函數的使用方法，幫助讀者更好地處理多個numpy數組。

正文

1、np.vstack的概念和作用

在numpy中，我們通常會用到各種數組操作的函數，其中之一就是vstack()。vstack()是numpy庫中的一個用於垂直(按行順序)堆疊的函數，即以行的方式將數組拼合在一起。它可以將多個數組的內容按照行的方向進行堆疊，生成新的數組。例如：

import numpy as np
array1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
array2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
array3 = np.vstack((array1, array2))
print(array3)

運行結果為：

[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]
 [7 8]]

在本例中，我們首先生成了兩個形狀為(2, 2)的數組，然後使用vstack()函數將它們按照行的方式進行了堆疊，並通過print()函數輸出了結果。

2、np.vstack的使用方法

2.1、利用vstack()函數堆疊兩個數組

我們可以使用vstack()函數將兩個已有的數組按照行的方式進行拼接，並生成一個新的數組。例如：

import numpy as np
array1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
array2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
array3 = np.vstack((array1, array2))
print(array3)

運行結果為：

[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]
 [7 8]]

2.2、利用vstack()函數堆疊多個數組

除了可以將兩個數組進行堆疊外，vstack()函數還可以堆疊多個數組。我們只需要將多個數組傳遞給函數，並用逗號分隔，將它們作為參數傳遞給vstack()函數即可。例如：

import numpy as np
array1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
array2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
array3 = np.array([[9, 10], [11, 12]])
array4 = np.vstack((array1, array2, array3))
print(array4)

運行結果為：

[[ 1  2]
 [ 3  4]
 [ 5  6]
 [ 7  8]
 [ 9 10]
 [11 12]]

2.3、解決shape mismatch問題

在實際的數據分析過程中，我們往往需要將數據集合併在一起，但是在有些情況下，我們會遇到shape mismatch問題。例如，在兩個數組的行數不相等時，我們會遇到該問題。此時，我們可以使用vstack()函數解決這個問題。例如：

import numpy as np
array1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
array2 = np.array([[5, 6]])
array3 = np.vstack((array1, array2))
print(array3)

運行結果為：

[[1 2]
 [3 4]
 [5 6]]

在這個例子中，我們定義了兩個數組，其中array2隻有一行，這與array1的行數不相等。因此，如果我們嘗試使用concatenate()函數將它們連接在一起，將會遇到shape mismatch的錯誤。但是，如果我們使用vstack()函數，它將自動將array2中的值複製到一個新的行中，將其添加到array1後面，從而避免了該錯誤。

總結

vstack()是numpy庫中一個用於垂直（按行順序）堆疊的函數，可以將多個數組的內容按照行的方向進行堆疊，並生成一個新的數組。本文中，我們介紹了vstack()函數的基本概念和用法，包括利用該函數堆疊兩個數組和多個數組、解決shape mismatch問題等。在實際的數據處理過程中，vstack()函數常用於將數據集合併在一起、構建更大的數據集合，提高數據的處理效率。