numpy.concatenate()函数

Numpy是一个用于科学计算的Python库，它包含了许多强大的数组操作函数，其中一个重要的函数是numpy.concatenate()函数。这个函数可用于沿指定轴连接两个或多个数组。

语法

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

• a1, a2, ... ：要连接的数组序列。
• axis ：指定沿哪个轴连接数组，如果未指定，则默认为0。

示例

import numpy as np

# 沿第一个轴连接两个一维数组
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.concatenate((a, b))
print(c)

# 沿第二个轴连接两个二维数组
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6]])
c = np.concatenate((a, b.T), axis=1)
print(c)

输出：

[1 2 3 4 5 6]

[[1 2 5]
 [3 4 6]]

注意事项

• 待连接数组的形状必须相同（除了沿指定轴外）。
• 如果要连接的数组维度不同，可以对其中的一个或多个数组进行变形（reshape）操作，使得数组维度相同。
• 连接大量数组时，建议使用numpy.concatenate()函数而不是使用Python中的“+”运算符，因为使用“+”运算符会导致数组进行重新分配，从而产生额外的内存开销。