NumPyアレイを組み合わせる

Question

私は2つの20x100x3 NumPyアレイを40×100×3アレイに結合したい、つまりアレイにもっと多くのラインを追加するだけです。私は、私が望む機能によって混乱しています。それはvstack、hstack、column_stackなのでしょうか？

Answer 1

私が試している、それはあなたが学習の最良の方法の

p=array_2 
q=array_2 
p=numpy.vstack([p,q]) 

Answer 2

一つにしたいvstackだと信じていますが、同じことをやって、他の方法がありますが、私はあなたがnp.vstackをしたいと言うでしょう：

a = np.ones((20,100,3)) 
b = np.vstack((a,a)) 

print b.shape # (40,100,3) 

は、

または

b = np.concatenate((a,a),axis=0) 

EDIT

ちょうどメモとして、OPの問題のサイズの配列のための私のマシン上で、私はnp.concatenateは言及する価値があるかもしれませんnp.vstack

In [172]: a = np.random.normal(size=(20,100,3)) 

In [173]: c = np.random.normal(size=(20,100,3)) 

In [174]: %timeit b = np.concatenate((a,c),axis=0) 
100000 loops, best of 3: 13.3 us per loop 

In [175]: %timeit b = np.vstack((a,c)) 
10000 loops, best of 3: 26.1 us per loop 

Answer 3

比べて約2倍高速であることを見つけること

np.concatenate((a1, a2, ...), axis=0) 

は一般的な形式で、vstackとhstackは特定のケースです。私は、どの次元を積み重ねたいのかを知ることが最も簡単で、np.concatenateの引数として提供するのが最も簡単です。ところで

Answer 4

は、r_もあります：

>>> from scipy import * 
>>> a = rand(20,100,3) 
>>> b = rand(20,100,3) 
>>> a.shape 
(20, 100, 3) 
>>> b.shape 
(20, 100, 3) 
>>> r_[a,b].shape 
(40, 100, 3) 
>>> (r_[a,b] == vstack([a,b])).all() 
True 

Answer 5

私はR_とvstack間にほとんどのベンチマークを試してみましたが、結果は非常に興味深いです：

import numpy as np 

NCOLS = 10 
NROWS = 2 
NMATRICES = 10000 

def mergeR(matrices): 
    result = np.zeros([0, NCOLS]) 

    for m in matrices: 
     result = np.r_[ result, m] 

def mergeVstack(matrices): 
    result = np.vstack(matrices) 

def main(): 
    matrices = tuple(np.random.random([NROWS, NCOLS]) for i in xrange(NMATRICES)) 
    mergeR(matrices) 
    mergeVstack(matrices) 

    return 0 

if __name__ == '__main__': 
    main() 

は、それから私は、プロファイラを実行しました：

python -m cProfile -s cumulative np_merge_benchmark.py 

と結果：

ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 
... 
    1 0.579 0.579 4.139 4.139 np_merge_benchmark.py:21(mergeR) 
... 
    1 0.000 0.000 0.054 0.054 np_merge_benchmark.py:27(mergeVstack) 

したがってvstackの方が77倍高速です！