np.concatenate中axis的理解

最新推荐文章于 2025-04-14 14:53:14 发布

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#矩阵 #线性代数 #深度学习 #numpy

本文详细介绍了numpy的concatenate函数，用于沿特定轴连接多个数组。参数包括待连接的数组序列和指定的轴。重点讲解了axis参数的含义，如axis=0对应上下拼接，axis=1对应左右拼接等，并强调了拼接时要注意数组的维度匹配。

官方文档中参数

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

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. Default is 0.

Return

自己理解

数组都有维度的

array.shape，axis=0就是对第一个维度进行操作，

axis=1就是对第2个维度进行操作，

axis=2就是对第3个维度进行操作，以此类推…

所说的第一个维度就是沿着x方向进行拼接，也就是把矩阵和矩阵上下拼接；第二个维度就是沿着y方向进行拼接，也就是把矩阵和矩阵左右拼接；第三个维度就是沿着z方向进行拼接，也就是把矩阵和矩阵合在一起。（x，y方向就是正常的坐标轴方向）

注意：拼接时候一定要注意维度，就好比axis=0，要进行上下拼接，那么两个矩阵的列数一定要相同；axis=1就是行数相同；axis=2就是行列数均相同。