numpy库np.concatenate对数组拼接的用法

concatenate功能：数组拼接

函数定义：numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0, out=None)

concatenate((a1, a2, ...), axis=0, out=None)
    
    Join a sequence of arrays along an existing axis.
    
    Parameters
    ----------
    a1, a2, ... : sequence of array_like
        The arrays must have the same shape, except in the dimension
        corresponding to `axis` (the first, by default).
    axis : int, optional
        The axis along which the arrays will be joined.  If axis is None,
        arrays are flattened before use.  Default is 0.
    out : ndarray, optional
        If provided, the destination to place the result. The shape must be
        correct, matching that of what concatenate would have returned if no
        out argument were specified.
    
    Returns
    -------
    res : ndarray
        The concatenated array.

官方Examples：

    >>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
    >>> b = np.array([[5, 6]])
    >>> np.concatenate((a, b), axis=0)
    array([[1, 2],
           [3, 4],
           [5, 6]])
    >>> np.concatenate((a, b.T), axis=1)
    array([[1, 2, 5],
           [3, 4, 6]])
    >>> np.concatenate((a, b), axis=None)
    array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
    
    This function will not preserve masking of MaskedArray inputs.
    
    >>> a = np.ma.arange(3)
    >>> a[1] = np.ma.masked
    >>> b = np.arange(2, 5)
    >>> a
    masked_array(data=[0, --, 2],
                 mask=[False,  True, False],
           fill_value=999999)
    >>> b
    array([2, 3, 4])
    >>> np.concatenate([a, b])
    masked_array(data=[0, 1, 2, 2, 3, 4],
                 mask=False,
           fill_value=999999)
    >>> np.ma.concatenate([a, b])
    masked_array(data=[0, --, 2, 2, 3, 4],
                 mask=[False,  True, False, False, False, False],
           fill_value=999999)

微信扫码关注

更新实时通知