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[437]numpy库数组拼接np.concatenate()函数

在实践过程中,会经常遇到数组拼接的问题,基于numpy库concatenate是一个非常好用的数组操作函数。1、concatenate((a1,a2,

在实践过程中,会经常遇到数组拼接的问题,基于numpy库concatenate是一个非常好用的数组操作函数。

1、concatenate((a1, a2, …), axis=0)官方文档详解

concatenate(...)concatenate((a1, a2, ...), axis=0)Join a sequence of arrays along an existing axis.Parameters----------a1, a2, ... : sequence of array_likeThe arrays must have the same shape, except in the dimensioncorresponding to `axis` (the first, by default).axis : int, optionalThe axis along which the arrays will be joined. Default is 0.Returns-------res : ndarrayThe concatenated array.See Also--------ma.concatenate : Concatenate function that preserves input masks.array_split : Split an array into multiple sub-arrays of equal ornear-equal size.split : Split array into a list of multiple sub-arrays of equal size.hsplit : Split array into multiple sub-arrays horizontally (column wise)vsplit : Split array into multiple sub-arrays vertically (row wise)dsplit : Split array into multiple sub-arrays along the 3rd axis (depth).stack : Stack a sequence of arrays along a new axis.hstack : Stack arrays in sequence horizontally (column wise)vstack : Stack arrays in sequence vertically (row wise)dstack : Stack arrays in sequence depth wise (along third dimension)

2、Parameters参数

  • 传入的参数必须是一个多个数组的元组或者列表

  • 另外需要指定拼接的方向,默认是 axis = 0,也就是说对0轴的数组对象进行纵向的拼接(纵向的拼接沿着axis= 1方向);注:一般axis = 0,就是对该轴向的数组进行操作,操作方向是另外一个轴,即axis=1。

In [23]: a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
In [24]: b = np.array([[5, 6]])
In [25]: np.concatenate((a, b), axis=0)
Out[25]:
array([[1, 2],[3, 4],[5, 6]])

传入的数组必须具有相同的形状,这里的相同的形状可以满足在拼接方向axis轴上数组间的形状一致即可

如果对数组对象进行 axis= 1 轴的拼接,方向是横向0轴,a是一个2*2维数组,axis= 0轴为2,b是一个1*2维数组,axis= 0 是1,两者的形状不等,这时会报错

In [27]: np.concatenate((a,b),axis = 1)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
in ()
----> 1 np.concatenate((a,b),axis = 1)ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly

将b进行转置,得到b为2*1维数组:

In [28]: np.concatenate((a,b.T),axis = 1)
Out[28]:
array([[1, 2, 5],[3, 4, 6]])


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