如何在python中合並多個數組？

Question

我想讀取多個文件的內容，單獨處理它們的數據（由於性能和硬件資源）並將我的結果寫入一個“大”netCDF4 文件。

現在我能夠讀取文件，處理它們的數據，但我對由此產生的多個數組感到困惑。 我無法正確合並它們。

我有一個 3d 數組 (time,long,lat) 包含我每天計算的值。 我喜歡做的是在將所有數組合並到一個大數組中，然后再將其寫入我的 netCDF4 文件。 （所有天都在一個數組中）

這里有兩個示例數組：

我的預期結果是：

我怎樣才能達到這種結構？

當我使用： allDays=day1+day2我的數據將被聚合。
當我使用：
```
 allDays=[] allDays.append(day1) allDays.append(day2)
```
我的數據將被一個新數組包圍。

僅供參考：我使用的是 Ubuntu 14.04 和 Python: 3.5 (Anaconda)

Answer 1

當你做

allDays=[]
allDays.append(day1)
allDays.append(day2)

您正在制作指向現有數據的指針列表，而不是重新打包數據。 你可以這樣做：

allDays=[]
allDays.append(day1[:])
allDays.append(day2[:])

現在它會將數據從 day1 復制到新的 allDays 數組中。 這將使您的內存使用量加倍，因此最好在每次添加到 allDays 后發出del day1 。

話雖如此，如果您使用 Pandas（通常推薦用於時間序列數據）或 Numpy，整個過程會快得多，而且使用的內存也少得多。 Numpy 數組不能像 python 列表那樣保存指針，因此隱含了副本。 希望能為你解決一些問題:) 我也強烈推薦 Ned 的這個視頻

Answer 2

讓我們從一些隨機數據開始。

>>> import numpy as np
>>> day1 = np.random.randint(255, size=(1, 81, 141))

您的數組的維度為 1，因此每次您想訪問一個元素時，您都必須煞費苦心地鍵入day1[0,x,y] 。 您可以使用np.squeeze()刪除必要的維度。

>>> day1[0,50,50]
36
>>> day1 = np.squeeze(day1)
>>> day1.shape
(81, 141)
>>> day1[50,50]
36

現在讓我們制作更多這些。

>>> day2 = np.random.randint(255, size=day1.shape)
>>> day3 = np.random.randint(255, size=day1.shape)

您可以將所有這些放在一個大列表中並將它們傳遞給np.array() ，它將創建一個大小為(N, 81, 141)的數組，其中N是您擁有的天數。

>>> allDays = np.array([day1, day2, day3])
>>> allDays.shape
(3, 81, 141)

第day1所有數據都在索引 0 中，第 2 天的所有數據都在索引 1 中， day2 。

>>> allDays[0,50,50]
36

Answer 3

使用allDays = np.concatenate((day1, day2)) 。

Answer 4

現在你可以用 python 3 做這樣的事情：

tst1 = [1, 2, 3]
tst2 = [4, 5, 6]

ts3 = [*tst1, *tst2]

結果： [1, 2, 3, 4, 5, 6]