關(guān)于numpy.concatenate()函數(shù)的使用及說(shuō)明
numpy.concatenate()函數(shù)
numpy.concatenate((a1,a2,…), axis=0)函數(shù),能夠一次完成多個(gè)數(shù)組的拼接。
其中a1,a2,…是數(shù)組類型的參數(shù)
示例:
>>> a=np.array([1,2,3]) >>> b=np.array([11,22,33]) >>> c=np.array([44,55,66]) >>> np.concatenate((a,b,c),axis=0) # 默認(rèn)情況下,axis=0可以不寫 array([ 1, 2, 3, 11, 22, 33, 44, 55, 66]) #對(duì)于一維數(shù)組拼接,axis的值不影響最后的結(jié)果
>>> a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> b=np.array([[11,21,31],[7,8,9]])
>>> np.concatenate((a,b),axis=0) # axis=0為按列拼接
array([[ 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6],
[11, 21, 31],
[ 7, 8, 9]])>>> np.concatenate((a,b),axis=1) #axis=1表示對(duì)應(yīng)行的數(shù)組進(jìn)行拼接
array([[ 1, 2, 3, 11, 21, 31],
[ 4, 5, 6, 7, 8, 9]])不寫axis參數(shù)的話,默認(rèn)為按列拼接;
np.concatenate((a,b))
Out[22]:
array([[ 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6],
[11, 21, 31],
[ 7, 8, 9]])若axis = -1的話,即為按行拼接:
np.concatenate((a,b),axis=-1)
Out[21]:
array([[ 1, 2, 3, 11, 21, 31],
[ 4, 5, 6, 7, 8, 9]])numpy.append()和numpy.concatenate()兩個(gè)函數(shù)的運(yùn)行時(shí)間進(jìn)行比較的話,numpy.concatenate()效率更高,適合大規(guī)模的數(shù)組拼接。
numpy.concatenate()的out使用舉例
numpy.concatenate()的官方語(yǔ)法是
numpy.concatenate((a1,a2,...),axis = 0,out = None,dtype = None,cast =“ same_kind”
對(duì)out的要求是
out ndarray,可選
如果提供,則為放置結(jié)果的目的地。形狀必須正確,并且與未指定out參數(shù)的串聯(lián)連接的形狀匹配。
舉例
array01=np.arange(24).reshape(4,6)
array01
結(jié)果
array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15, 16, 17],
[18, 19, 20, 21, 22, 23]])
array04 = np.ones((4,15),dtype='int32')
array04
結(jié)果
array([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]])
np.concatenate((array01,array03),axis=1,out=array04)
結(jié)果
array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
[ 6, 7, 8, 9, 10, 11, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17],
[12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26],
[18, 19, 20, 21, 22, 23, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35]])總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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