numpy.array_split的高效反操作是什么？

我正在进行cross_validation以选择超参数，并且将训练数据分成k个褶皱。以一个文件夹作为验证数据，其他人作为训练数据（实际上我会为此做k次）。numpy.array_split的高效反操作是什么？

X_train_folds = numpy.array_split(X_train,k)

的X_tran_folds将是这样的：[subarray1,subarray2,.....]

子阵列具有相同的列数。

但如何合并k-1子排列成一个？

2016-03-05 Han Qiu

['numpy.concatenate（）']（https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.0/reference /generated/numpy.concatenate.html）？ –

@pp_你是对的！我已经解决了！我觉得'delete' +（'concatenate'或'stack'或'vstack'）是一个正确的方法！ –

对于这个愚蠢的问题感到抱歉，我刚开始使用python进行编程。 –

可以使用numpy.concatenate()加入阵列序列：

>>> import numpy as np 
>>> a = np.array([0, 1]) 
>>> b = np.array([2, 3]) 
>>> np.concatenate((a, b)) 
array([0, 1, 2, 3])

2016-03-05 15:08:10

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